Nội dung được dịch bởi AI, chỉ mang tính chất tham khảo
Tìm Kiếm Trực Tuyến Các Địa Hình Chưa Biết Sử Dụng Phương Pháp Lập Kế Hoạch Đường Đi Dựa Trên Hệ Thống Động Lực Học
Tóm tắt
Việc giám sát và khám phá các môi trường lớn là một nhiệm vụ mệt mỏi. Trong không gian có ít tín hiệu môi trường, tìm kiếm ngẫu nhiên là một phương pháp hiệu quả vì nó cho phép robot thực hiện việc bao phủ môi trường trực tuyến bằng cách sử dụng các thiết kế thuật toán đơn giản. Một cách để tạo ra tìm kiếm quét gần giống ngẫu nhiên là sử dụng các hệ thống động lực học phi tuyến để tạo ra sự hỗn loạn trong bộ điều khiển của robot tìm kiếm. Điều này sẽ dẫn đến việc tạo ra các quỹ đạo không thể đoán trước nhưng lại định hướng, cho phép các nhà thiết kế điều khiển hệ thống và đạt được độ bao phủ quét cao của một khu vực. Tuy nhiên, sự không thể đoán trước đi kèm với chi phí là thời gian bao phủ tăng lên và thiếu khả năng mở rộng, cả hai vấn đề này đều đã bị các lập kế hoạch đường đi hỗn loạn tiên tiến bỏ qua. Công trình này giới thiệu một kỹ thuật mới, có khả năng mở rộng, giúp robot tránh các chướng ngại vật và bao phủ toàn bộ không gian tìm kiếm trong thời gian ngắn. Kỹ thuật này liên quan đến việc kết hợp và thao tác hai hệ thống hỗn loạn để giảm thời gian bao phủ và cho phép quét các môi trường chưa biết với các thuộc tính trực tuyến khác nhau. Việc sử dụng kỹ thuật mới này mang lại sự cải thiện trung bình 49% trong hiệu suất của robot so với các lập kế hoạch tiên tiến. Hiệu suất tìm kiếm tổng thể của lập kế hoạch hỗn loạn vẫn so sánh được với các hệ thống tối ưu trong khi vẫn đảm bảo các lối đi không thể đoán trước.
Từ khóa
#giám sát; khám phá; môi trường; tìm kiếm ngẫu nhiên; hệ thống động lực học; kế hoạch đường đi; hỗn loạnTài liệu tham khảo
Choset, H.: Coverage of known spaces: the boustrophedon cellular decomposition. Auton. Robot. 9(3), 247–253 (2000)
Choset, H.: Coverage for robotics – a survey of recent results. Ann. Math. Artif. Intell. 31(1), 113–126 (2001)
Zhu, D., Tian, C., Sun, B., Luo, C.: Complete coverage path planning of autonomous underwater vehicle based on GBNN algorithm. J. Intell. Robot. Syst. 94(1), 237–249 (2019)
Choi, Y., Choi, Y., Briceno, S., Mavris, D.N.: Energy-constrained multi-UAV coverage path planning for an aerial imagery Mission using column generation. J. Intell. Robot. Syst. 97(1), 125–139 (2020)
Choi, S., Lee, S., Viet, H.H., Chung, T.: B-theta*: an efficient online coverage algorithm for autonomous cleaning robots. J. Intell. Robot. Syst. 87(2), 265–290 (2017)
Di Franco, C., Buttazzo, G.: Coverage path planning for UAVs photogrammetry with energy and resolution constraints. J. Intell. Robot. Syst. 83(3), 445–462 (2016)
Faigl, J., Kulich, M., Přeučil, L.: A sensor placement algorithm for a mobile robot inspection planning. J. Intell. Robot. Syst. 62(3), 329–353 (2011)
Grøtli, E.I., Johansen, T.A.: Path planning for UAVs under communication constraints using SPLAT! And MILP. J. Intell. Robot. Syst. 65(1), 265–282 (2012)
Hsu, P.-M., Lin, C.-L., Yang, M.-Y.: On the complete coverage path planning for mobile robots. J. Intell. Robot. Syst. 74(3), 945–963 (2014)
Kapoutsis, A.C., Chatzichristofis, S.A., Kosmatopoulos, E.B.: DARP: divide areas algorithm for optimal multi-robot coverage path planning. J. Intell. Robot. Syst. 86(3–4), 663–680 (2017)
Li, Y., Li, D., Maple, C., Yue, Y., Oyekan, J.: K-order surrounding roadmaps path planner for robot path planning. J. Intell. Robot. Syst. 75(3), 493–516 (2014)
Vasquez-Gomez, J.I., Marciano-Melchor, M., Valentin, L., Herrera-Lozada, J.C.: Coverage path planning for 2d convex regions. J. Intell. Robot. Syst. 97(1), 81–94 (2020)
Hameed, I.A.: Intelligent coverage path planning for agricultural robots and autonomous machines on three-dimensional terrain. J. Intell. Robot. Syst. 74(3), 965–983 (2014)
Zelinsky, A., Jarvis, R.A., Byrne, J., Yuta, S.I.: Planning Paths of Complete Coverage of an Unstructured Environment by a Mobile Robot. (2007)
Shivashankar, V., Jain, R., Kuter, U., Nau, D.S.: Real-time planning for covering an initially-unknown spatial environment. FLAIRS Conference. (2011)
Choi, Y., Lee, T., Baek, S., Oh, S.: Online complete coverage path planning for mobile robots based on linked spiral paths using constrained inverse distance transform. In: 2009 IEEE/RSJ International Conference on Intelligent Robots and Systems, pp. 5788–5793. (2009). https://doi.org/10.1109/IROS.2009.5354499
Gabriely, Y., Rimon, E.D.: Spiral-STC: an on-line coverage algorithm of grid environments by a mobile robot. In: Proceedings 2002 IEEE International Conference on Robotics and Automation (Cat. No.02CH37292), vol. 1, pp. 954–960. (2002). https://doi.org/10.1109/ROBOT.2002.1013479
Sekiguchi, A., Nakamura, Y.: The chaotic mobile robot. In: Proceedings 1999 IEEE/RSJ International conference on intelligent robots and systems. Human and environment friendly robots with high intelligence and emotional quotients (Cat. No.99CH36289), vol. 1, pp. 172–178. (1999). https://doi.org/10.1109/IROS.1999.813000
Pang, B., Song, Y., Zhang, C., Wang, H., Yang, R.: A swarm robotic exploration strategy based on an improved random walk method. J. Robot. 2019, 6914212 (2019)
Curiac, D., Voloencu, C.: Path planning algorithm based on Arnold cat map for surveillance uAVs. Def. Sci. J. 65, 483–488 (2015)
Li, C., Song, Y., Wang, F., Wang, Z., Li, Y.: A bounded strategy of the Mobile robot coverage path planning based on Lorenz chaotic system. Int. J. Adv. Robot. Syst. 13(3), 107 (2016)
Curiac, D.-I., Volosencu, C.: Chaotic trajectory Design for Monitoring an arbitrary number of specified locations using points of interest. Math. Probl. Eng. 2012, 1–18 (2012)
Volos, C.K., Kyprianidis, I.M., Stouboulos, I.N.: A chaotic path planning generator for autonomous mobile robots. Robot. Auton. Syst. 60(4), 651–656 (2012)
Moysis, L., Petavratzis, E., Marwan, M., Volos, C., Nistazakis, H., Ahmad, S.: Analysis, synchronization, and robotic application of a modified Hyperjerk chaotic system. Complexity. 2020, 2826850 (2020)
Curiac, D.-I., Volosencu, C.: A 2D chaotic path planning for mobile robots accomplishing boundary surveillance missions in adversarial conditions. Commun. Nonlinear Sci. Numer. Simul. 19, 3617–3627 (2014)
Li, C., Song, Y., Wang, F., Liang, Z., Zhu, B.: Chaotic path planner of autonomous Mobile robots based on the standard map for surveillance missions. Math. Probl. Eng. 2015, 1–11 (2015)
Li, C., Wang, F., Zhao, L., Li, Y., Song, Y.: An improved chaotic motion path planner for autonomous Mobile robots based on a logistic map. Int. J. Adv. Robot. Syst. 10(6), 273 (2013)
Pimentel-Romero, C.H., Munoz-Pacheco, J.M., Felix-Beltran, O., Gomez-Pavon, L.C., Volos, C.K.: Chaotic planning paths generators by using performance surfaces. In: Azar, A., Vaidyanathan, S., Ouannas, A. (eds.) Fractional order control and synchronization of chaotic systems. Studies in computational intelligence, vol. 688. Springer, Cham (2017). https://doi.org/10.1007/978-3-319-50249-6_28
Li, C., Song, Y., Wang, F., Wang, Z., Li, Y.: A bounded strategy of the Mobile robot coverage path planning based on Lorenz chaotic system. Int. J. Adv. Robot. Syst. 13, (2016)
Luo, C., Wang, X.: Chaos in the fractional-order complex Lorenz system and its synchronization. Nonlinear Dyn. 71, 241–257 (2013). https://doi.org/10.1007/s11071-012-0656-z
Sekiguchi, A., Nakamura, Y.: Behavior control of robot using orbits of nonlinear dynamics. In: Proceedings of the 2001 IEEE International Conference on Robotics 8 Automation, vol. 2, pp 1647–1652. (2001). https://doi.org/10.1109/ROBOT.2001.932847
Zhu, A., Henry, L.: Cooperation random Mobile robots based on Chaos synchronization. Proceedings of International Conference on Mechatronics. 1-5 (2007)
Volos, C.K., Kyprianidis, I.M., Stouboulos, I.N.: Experimental investigation on coverage performance of a chaotic autonomous mobile robot. Robot. Auton. Syst. 61(12), 1314–1322 (2013). https://doi.org/10.1016/j.robot.2013.08.004.
Sridharan, K., Nili Ahmadabadi, Z.: A multi-system chaotic path planner for fast and unpredictable online coverage of terrains. In IEEE Robotics and Automation Letters. 5(4), 5268–5275 (2020). https://doi.org/10.1109/LRA.2020.3007471
Lu, J., Chen, G., Cheng, D.: A new chaotic system and beyond: the generalized Lorenz-like system. Int. J. Bifurcation. Chaos. 14, 1507–1537 (2004)
Volos, C.K., Bardis, N.G., Kyprianidis, I.M., Stouboulos, I.N.: Implementation of mobile robot by using double-scroll chaotic attractors. Recent Res. Appl. Electr. Comput. Eng.
Agiza, H.N., Yassen, M.T.: Synchronization of Rossler and Chen chaotic dynamical systems using active control. Phys. Lett. A. 278, 191–197 (2001)
Arrowsmith, D.K., Cartwright, J.H.E., Lansbury, A.N., Place, C.M.: The Bogdanov map: bifurcations, mode locking, and chaos in a dissipative system. Int. J. Bifurcation. Chaos. 3(40), 808–842 (1993). https://doi.org/10.1142/S021812749300074X
Li, C., Song, Y., Wang, F., Wang, Z., Li, Y.: A chaotic coverage path planner for the mobile robot based on the Chebyshev map for special missions. Front. Inform. Technol. Electr. Eng. 18, 1305–1319 (2017)