Details

Предметом исследования выпускной квалификационной работы являются методы локального и глобального планирования траекторий для БПЛА в условиях неопределённой среды. Целью выпускной квалификационной работы является разработка алгоритма автономного обхода препятствий в реальном времени на неизвестной карте. В рамках работы проведён обзор предметной области, включая классификацию типов БПЛА, сенсорных систем, а также анализ возможных типов препятствий. Изучены существующие методы планирования движения, по результатам сравнительного анализа выбраны алгоритмы RRT в качестве глобального планировщика и DWA в качестве локального. Разработан программный модуль, позволяющий дрону перемещаться в трёхмерном пространстве с учётом динамики и кинематики, используя симулированные сенсоры. Результатом работы является работоспособный алгоритм навигации, реализованный на языке Python, позволяющий БПЛА в режиме реального времени находить безопасный путь к цели на неизвестной карте. Разработанный алгоритм может использоваться в системах автономной навигации дронов, применяемых в условиях сложной и заранее не заданной среды.

The purpose of the graduate qualification work is the study of local and global trajectory planning methods for unmanned aerial vehicles (UAVs) operating in uncertain environments. The objective of this work is to develop a real-time autonomous obstacle avoidance algorithm for UAVs navigating in an unknown environment. The study includes a review of the domain area, covering classifications of UAV types, onboard sensor systems, and types of potential obstacles. Existing motion planning algorithms are analyzed, and based on a comparative study, the RRT algorithm was selected as the global planner, while DWA was chosen as the local planner. A software module was developed, enabling the UAV to navigate in three-dimensional space while accounting for its kinematics and dynamics, using simulated sensor data. The result of this work is a functional navigation algorithm implemented in Python, which enables the UAV to autonomously determine a safe path to the target in real time on an unknown map. The developed method can be integrated into autonomous drone navigation systems intended for operation in complex and unstructured environments.

• Введение
• Глава 1. Обзор предметной области
• 1.1. Введение в беспилотные летательные аппараты (БПЛА)
• 1.2. Типы препятствий и особенности их восприятия
• 1.3. Типы датчиков, радаров
• 1.4. Выводы
• Глава 2. Формальная постановка задачи
• Глава 3. Обзор существующих методов планирования пути
• 3.1. Глобальные методы обхода препятствий
• 3.1.1. Алгоритм Дейкстры
• 3.1.2. Алгоритм A*
• 3.1.3. Алгоритм D*
• 3.1.4. Алгоритм RRT
• 3.1.5. Сравнительная таблица глобальных алгоритмов
• 3.2. Локальные методы обхода препятствий
• 3.2.1. Потенциальные поля
• 3.2.2. Алгоритм VFH
• 3.2.3. Алгоритм DWA
• 3.2.4. Сравнительная таблица локальных алгоритмов
• 3.4. Выводы
• Глава 4. Разработка алгоритма
• 4.1. Предложенный метод решения
• 4.2. Общая архитектура приложения
• 4.2.1. Описание основной идеи приложения
• 4.2.2. Архитектура приложения
• 4.3. Разработка модуля глобального планирования пути RRT
• 4.3.1. Особенности реализации алгоритма RRT
• 4.3.2. Сглаживание пути RRT
• 4.4. Разработка модуля локального планирования пути DWA
• 4.4.1. Общее описание алгоритма
• 4.4.2. Особенности реализации алгоритма DWA
• 4.5. Интеграция глобального и локального планирования
• 4.6. Реализация визуализации и симуляции
• 4.6.1. Симуляция
• 4.6.2. Визуализация
• 4.7. Особенности настройки и параметризации алгоритма
• Глава 5. Анализ результатов работы алгоритма
• Заключение
• Список использованных источников
• Приложение А