Анализ и сравнение алгоритмов обхода препятствий мобильными роботами

Цель исследования. Мобильная робототехника сегодня вызывает большой интерес из-за широкого спектра приложений, для которых она может быть использована; начиная от промышленности, услуг, вооруженных сил и заканчивая исследованием космоса. Одним из наиболее сложных аспектов в развитии этой технологии является внедрение точных и эффективных систем навигации и позиционирования, поскольку эти функции делают возможной автономную работу робототехники, обеспечивая гибкость и надежность в задачах, для которых предназначены мобильные роботы. В данной работе был проведен анализ и сравнение производительности и поведения 5 различных алгоритмов обхода препятствий с помощью средств навигационной системы мобильного робота (МР), оснащенного дифференциальным приводом, от начальной точки до целевой точки маршрута.

Методы. Маршруты для МР проходят по структурированной карте с различными препятствиями окружающей среды. МР моделируется с использованием уравнений обратной кинематики робота. Чтобы гарантировать ожидаемое поведение алгоритмов, данное исследование начиналось с изначального задания логики каждого из них. Поэтому последовательность действий, которой следует каждый алгоритм, была проанализирована и закодирована с помощью программного обеспечения MatLab, поскольку его подключаемый программный модуль Simulink универсален и подходит для данного тестового моделирования. Для тестов было определено 10 маршрутов в рамках структурированной карты, которая получила название «тестовая карта». Для получения результатов моделирования, каждый алгоритм использовался для направления движения мобильного робота по заданным маршрутам с оценкой расстояния и времени, затраченных на каждый из алгоритмов.

Результаты. Для анализа и сравнения различных смоделированных алгоритмов была проведена оценка времени и пройденного расстояния для 10 тестовых маршрутов с препятствиями.

Заключение. Алгоритмы можно разделить на два класса: глобальное планирование (ГП) и локальное планирование (ЛП). ГП выполняет планирование маршрута, по которому должен следовать мобильный робот, ещё до движения МР, в то время как ЛП в реальном времени выполняет построение маршрута, по которому должен следовать МР - данный маршрут рассчитывается и пересчитывается итеративно на основе информации, получаемой из внешней среды датчиками робота. По полученным результатам можно сделать вывод, что алгоритмы ЛП имеют превосходящую производительность по сравнению с производительностью алгоритмов ГП, поэтому они являются наиболее эффективными для реальных приложений. Хотя правильная комбинация алгоритма ГП с алгоритмом ЛП может привести к созданию оптимальной навигационной системы, которая может преодолевать препятствия любого типа и эффективно направлять МР в любой среде, независимо от того, насколько она сложна.

1. Barrientos A. Fundamentos de Robotica. McGraw-Hill. Second edition. 2007. 613 p.

2. UNE EN ISO 8373:1998. Robots manipuladores industriales. Vocabulario, 1998.

3. IFR. Clasificación de los robots de servicio por Áreas de aplicación según IFR / IFR. Available at: https://www.editores-srl.com.ar/sites/default/files/aa1_ifr_robots.pdf (Access date: 28.04.2020).

4. Chen X.Q., Chen Y.Q., Chase J.G. Chapter: Mobiles Robots – Past Present and Future. State of the Art in Land, Sea, Air, and Collaborative Missions. Libro. InterchOpen. 2009, 337 p.

5. Barrientos Sotelo V., García Sánchez J. R., Silva Ortigoza R. Robots Móviles: Evolución y Estado del Arte. Revista Polibits, 2007, vol. 35, no. 1, pp. 12-17.

6. Sorour M., Cherubini A., Khelloufi A., Passama R., Fraisse P. Complementary-route based ICR control for steerable wheeled mobile robots. Robotics and Autonomous Systems, 2019, no. 118, pp. 131–143.

7. Aguilera M. Diseño y Control de Robots Móviles. Instituto Tecnológico Nuevo Laredo, Aguilera M. Bautista M., Iruegas J. Available at: http://www.mecamex.net/anterior/cong02/papers/art24.pdf (Access date: 31.10.2022).

8. Borenstein J., Everett H. R., Feng L., Wehe D. Mobile Robot Positioning: Sensors and Techniques. Journal of Robotic Systems, 1997, no. 14, vol. 4, pp. 231–249.

9. Nakhaeinia D., Tang S. H., Mohd Noor S. B., Motlagh O. A review of control architectures for autonomous navigation of mobile robots. International Journal of the Physical Sciences, 2011, vol. 6(2), pp. 169-174.

10. Borensteinand J., Feng L. Measurement and correction of systematic odometry errors in mobile robots. IEEE Transactions on Robotics and Automation, 1996, vol. 6, no. 12, pp. 869–880.

11. Batlle J., Barjau A. Holonomy in mobile robots. Robotics and Autonomous Systems, 2009, vol. 57, pp. 433-440.

12. Ibrahim M. Y., Fernandes A. Study on mobile robot navigation techniques. IEEE International Conference on Industrial Technology, 2004, vol. 1, pp. 230-236.

13. Zhou B., Peng Y., Han J. UKF Based Estimation and Tracking Control of Nonholonomic Mobile Robots with Slipping. Proceedings of the 2007 IEEE International Conference on Robotics and Biomimetics (ROBIO), 2008, pp. 2058-2063.

14. Bezmen P.A. Digital filter for non-stationary signals. Patent RF, no. 2747199, 2021 (In Russ.).

15. Bezmen P.A. Control system based on the state of the control object with an observer and a state controller. Patent RF, no. 2775514, 2022 (In Russ.).

16. Bezmen P. A. Investigation of the Operation of the Extended Kalman Filter Supplemented by an Adaptive Digital Filter for Integrating Data from a Mobile Robot Control System // Izvestiya Yugo-Zapadnogo gosudarstvennogo universiteta = Proceedings of the Southwest State University. 2020, 24(6): 68-89 (In Russ.). https://doi.org/10.21869/2223-1560-2020-24-1-68-89

17. Bezmen P.A. [Kompleksirovaniye dannykh sistemi upravleniya mobil'nym gusenichnym robotom]. Bulletin of BSTU named after V.G. Shukhov, 2022, no. 3, pp. 89–102. (In Russ.). DOI: 10.34031/2071-7318-2021-7-3-89-102.

18. Leca D., Cadenat V., Sentenac T. Sensor-based algorithm for collision-free avoidance of mobile robots in complex dynamic environments. European Conference on Mobile Robot (ECMR). Prague. Czech Republic, 2019, pp.1-6.

19. Juliano G. Iossaqui, Juan F. Camino, Douglas E. Zampieri A Nonlinear Control Design for Tracked Robots with Longitudinal Slip. IFAC Proceedings Volumes, 2011, vol. 44, is. 1, pp. 5932-5937.

20. Moosavian S. A. A., Kalantari A. Experimental slip estimation for exact kinematics modeling and control of a Tracked Mobile Robo. IEEE/RSJ International Conference on Intelligent Robots and Systems, 2008, pp. 95-100.

21. Martínez J.L., Mandow A., Morales J., Pedraza S., García-Cerezo A. Approximating Kinematics for Tracked Mobile Robots. The International Journal of Robotics Research, 2005, vol. 24, is. 10, pp. 867-878.