Nghiên cứu cải tiến thuật toán D* cho việc lập kế hoạch đường đi của robot di động trong môi trường bán kiến thức

Emerald - Tập 39 Số 6 - Trang 935-945 - 2010
Jianming Guo1, Liang Liu1
1School of Automation, Wuhan University of Technology, Wuhan, People's Republic of China

Tóm tắt

Mục đíchMục đích của bài báo này là để cải tiến thuật toán D* đã được sử dụng phổ biến trong robotics cho việc dẫn đường cho robot di động trong các môi trường chưa biết hoặc động.Thiết kế/phương pháp/tiếp cậnĐầu tiên, mô hình không gian 2D với một số chướng ngại vật được biểu diễn trong các lưới quy chuẩn. Đường đi tối ưu được lập kế hoạch bằng cách sử dụng thuật toán D* cải tiến bằng cách tìm kiếm trong các ô lưới lân cận ở 16 hướng. Điều này giúp giảm góc quay nhỏ nhất của robot xuống còn π/8. Độ chính xác của góc di chuyển của robot được nâng cao và chi phí không cần thiết trong lập kế hoạch đường đi được giảm thiểu, do đó, đường đi của robot trở nên mượt mà hơn. Sau đó, thuật toán D* cải tiến được mô phỏng trong môi trường phần mềm MOBOTSIM và được kiểm tra bằng robot di động WiRobotX80.Kết quảSử dụng thuật toán D* để tìm kiếm trong các ô lưới lân cận ở 16 hướng thay vì tám hướng cho việc lập kế hoạch đường đi.Giới hạn/ý nghĩa nghiên cứuBản đồ nên được biểu diễn trong các lưới quy chuẩn.Giá trị/tính độc đáoThuật toán D* cải tiến là hiệu quả và có thể dẫn đến một đường đi có chất lượng cao hơn so với thuật toán D* thông thường trong cùng một môi trường bản đồ.

Từ khóa


Tài liệu tham khảo

Dai, B., Xiao, X.‐M. and Cai, Z.‐X. (2005), “Current status and future development of mobile robot path planning technology”, Control Engineering of China, Vol. 12 No. 3, pp. 198‐202. Ferguson, D. and Stentz, A. (2006), “Using interpolation to improve path planning: the field D* algorithm”, Journal of Field Robotics, Vol. 23 No. 2, pp. 79‐101. Koenig, S. and Likhachev, M. (2005), “Fast replanning for navigation in unknown terrain”, IEEE Transactions on Robotics and Automation, Vol. 21 No. 3, pp. 354‐63. Liu, K.D., Lin, Y. and Gao, L.G. (2002), “Unascertained rationals and subjective uncertain information”, Systems Analysis Modelling Simulation, Vol. 42, pp. 343‐58. OuYang, S.C., Lin, Y., Wang, Z. and Peng, T.Y. (2001), “Blown‐up theory of evolution science and fundamental problems of the first push”, Kybernetes: The International Journal of Systems & Cybernetics, Vol. 30 No. 4, pp. 448‐62. OuYang, S.C., Peng, T.Y., Xiao, T.G., Lin, Y. and Miao, J.H. (2000), “Infrastructural analysis and restriction in evolution of weather systems”, Kybernetes: The International Journal of Systems & Cybernetics, Vol. 29, pp. 184‐200. Stents, A. (1994), “Optimal and efficient path planning for partially‐known environments”, Proceedings of the IEEE International Conference on Robotics and Automation, May, pp. 3310‐7. Stents, A. (1995), “The focussed D* algorithm for real‐time replanning”, Proceedings of the International Joint Conference on Artificial Intelligence, August, pp. 1625‐59. Zelinsky, A. (1992), “A mobile robot exploration algorithm”, IEEE Transactions on Robotics and Automation, Vol. 8 No. 2, pp. 707‐17. Zhang, Y. and Wu, C.‐D. (2002), “Robot motion planning based on genetic algorithms”, Journal of Shenyang Arch. and Civ. Eng. Univ., Vol. 18 No. 4, pp. 302‐5. Hu, Z., Zhang, Y. and Chen, L. (2006), “Study on the integrated modeling of the entire rider‐vehicle‐road system”, Advances in Systems Science and Applications, Vol. 6 No. 2, pp. 224‐33. Wang, W. and Wang, B. (2006), “Research on virtual common information platform for intelligent transportation system based on grid model”, Advances in Systems Science and Applications, Vol. 6 No. 2, pp. 304‐11. Xiao, N. (2005), “Learning‐based robot force servoing control”, Advances in Systems Science and Applications, Vol. 5 No. 1, pp. 41‐5.
Thông tin
Thông tin xuất bản

Emerald

Tập 39 Số 6

935-945

Thông tin tác giả