- Streszczenie
- 1. Wprowadzenie
- 2. Model robota mobilnego
- 3. Algorytm planowania ścieżki
- 3.1. Zasada proponowanego algorytmu
- 3.2. Statyczne etapy planowania ścieżki
- 3.2.1. Wybór bezpiecznej ścieżki
- 3.2.2. Określenie najkrótszej ścieżki
- 3.3. Badanie problemów
- 3.3.1. Problem zagrożenia kolizją
- 3.3.2. Problem lokalnych minimów
- 4. Sterowanie trybem przesuwnym
- 5. Wyniki symulacji
- 6. Wniosek
- Dostępność Danych
Streszczenie
obecnie problem planowania ścieżki jest jednym z najbardziej zbadanych tematów w robotyce autonomicznej. Dlatego znalezienie bezpiecznej ścieżki w zagraconym środowisku dla robota mobilnego jest ważnym wymogiem dla sukcesu każdego takiego projektu robota mobilnego. W pracy przedstawiono opracowany algorytm oparty na wolnych segmentach oraz strategię punktu zwrotnego dla rozwiązania problemu planowania ścieżki robota w środowisku statycznym. Celem podejścia turning point jest poszukiwanie bezpiecznej drogi dla robota mobilnego, aby robot poruszał się z pozycji wyjściowej do pozycji docelowej bez uderzania w przeszkody. Proponowany algorytm obsługuje dwa różne cele, którymi są bezpieczeństwo ścieżki i długość ścieżki. Ponadto proponuje się solidne prawo sterowania, które nazywa się kontrolą trybu przesuwnego, aby kontrolować stabilizację autonomicznego robota mobilnego w celu śledzenia pożądanej trajektorii. Wreszcie wyniki symulacji pokazują, że opracowane podejście jest dobrą alternatywą dla uzyskania odpowiedniej ścieżki i demonstrują skuteczność proponowanego prawa kontroli dla solidnego śledzenia robota mobilnego.
1. Wprowadzenie
w dzisiejszych czasach roboty są uważane za ważny element w społeczeństwie. Wynika to z zastąpienia ludzi przez roboty w podstawowych i niebezpiecznych działaniach. Jednak projektowanie skutecznej strategii nawigacji dla robotów mobilnych i zapewnienie ich bezpieczeństwa to najważniejsze kwestie w robotyce autonomicznej.
dlatego problem planowania ścieżki jest jednym z najbardziej interesujących i zbadanych tematów. Celem planowania ścieżki robota jest poszukiwanie bezpiecznej ścieżki dla robota mobilnego. Również ścieżka musi być optymalna. W tym sensie w literaturze zaproponowano kilka prac badawczych dotyczących problemu planowania ścieżek . Do tej pory stosowano wiele metod planowania ścieżek robotów mobilnych. Wśród tych strategii, metody przestrzeni geometrii , takie jak sztuczne pole potencjału , algorytm agorafobii i Histogram pola wektorowego . Metody te dają kąt nagłówka do omijania przeszkód. Strategia dynamicznych okien została wykorzystana w . Takie podejście to lokalny planer oparty na prędkości, który oblicza optymalną prędkość bezkolizyjną dla robota mobilnego. Inną stosowaną metodą jest algorytm wyszukiwania punktów zwrotnych, który polega na znalezieniu punktu, wokół którego robot mobilny obraca się bez uderzania w przeszkody.
z drugiej strony kilka prac badawczych dotyczących śledzenia sterowania kołowym robotem mobilnym zyskało na popularności w literaturze. System nonholonomiczny cierpi na problem nieliniowości i niepewności. Z powodu tej niepewności błąd trajektorii dla kołowego robota mobilnego zawsze był wytwarzany i nie można go wyeliminować. W tym sensie wiele metod śledzenia jest proponowanych w literaturze jako regulator proporcjonalny integralny (PID), ale ten regulator staje się niestabilny, gdy wpływa na niego czułość czujnika . Ponadto, fuzzy logic controller jest używany w, ale to prawo kontroli ma powolny czas reakcji ze względu na ciężkie obliczenia . Inne prace wykorzystywały sterownik trybu przesuwnego w różnych zastosowaniach . Zaletą tego systemu sterowania jest jego ubezpieczenie stabilności, wytrzymałości, szybkiej reakcji i dobrego przejścia .
celem opracowanej strategii jest rozwiązanie problemu, gdy robot znajduje się między dwiema przeszkodami, takimi jak: jak robot może wykryć, że odległość między dwiema przeszkodami jest wystarczająco bezpieczna, aby dotrzeć do celu bez kolizji oraz jak omijać przeszkody i poruszać się między dwoma przeszkodami na najkrótszej drodze. Dlatego praca ta opiera się na wyborze bezpiecznych wolnych segmentów w środowisku obciążonym przede wszystkim przeszkodami. Następnie stosuje się opracowany algorytm przeszukiwania punktu zwrotnego, aby określić punkt końcowy bezpiecznego wolnego segmentu, który daje najkrótszą ścieżkę. Strategia ta jest inspirowana podejściem jinpyo i Kyihwan . W rzeczywistości strategia przedstawiona w dokumencie odnosi się do dwóch podstawowych celów: długości ścieżki i bezpieczeństwa ścieżki. Podejście to koncentruje się przede wszystkim na przeszukiwaniu punktu końcowego wolnego segmentu, który daje najkrótszą ścieżkę. W związku z tym, jeśli odległość wybranego wolnego segmentu jest większa niż średnica robota, punkt końcowy jest uważany za punkt zwrotny. Jeśli tak nie jest, musi odtworzyć algorytm wyszukiwania nowego punktu końcowego wolnych segmentów. Wadą tej strategii jest to, że koncentruje się najpierw na znalezieniu najkrótszej ścieżki bez uwzględnienia bezpieczeństwa, a następnie koncentruje się na zapewnieniu bezpiecznej nawigacji po ścieżce, co prowadzi do rozległych i ciężkich obliczeń i wymaga więcej czasu na zaplanowanie odpowiedniej ścieżki dla robota mobilnego. Aby przezwyciężyć te wady, nasz opracowany algorytm służy do zapewnienia na początku bezpieczeństwa ścieżki, wybierając najbezpieczniejsze wolne segmenty. Następnie przeszukuje długość ścieżki, określając punkt końcowy najbezpieczniejszych wolnych segmentów, co daje najkrótszą ścieżkę. Korzystając z tej strategii, możemy szybko określić najbezpieczniejszą i najkrótszą drogę. Co więcej, po zaplanowaniu ścieżki, prawo śledzenia oparte na sterowniku trybu przesuwania jest używane, aby robot podążał za zaprojektowaną trajektorią.
nasz wkład polega na opracowaniu nowego algorytmu rozwiązywania problemu planowania ścieżki robota ze statycznymi przeszkodami. To planowanie, zwane również statycznym planem ścieżki, stanowi zaletę zapewnienia bezpieczeństwa i skrócenia ścieżki. Co więcej, proponowany algorytm charakteryzuje się reakcyjnym zachowaniem, aby znaleźć bezkolizyjną trajektorię i płynną ścieżkę. Z drugiej strony robot mobilny powinien śledzić trajektorię bez kolizji z przeszkodami. Tak więc proponuje się Sterowanie w trybie przesuwnym w celu zagwarantowania wytrzymałości, stabilności i reaktywności.
reszta artykułu jest zorganizowana w następujący sposób. Sekcja 2 przedstawia model robota mobilnego zastosowany w tej pracy. Poszczególne etapy proponowanego algorytmu do celów planowania ścieżki zostały szczegółowo opisane w sekcji 3. W Sekcji 4 do śledzenia trajektorii używany jest kontroler trybu przesuwnego. Wreszcie wyniki symulacji i wnioski są prezentowane i analizowane odpowiednio w sekcjach 5 i 6.
2. Model robota mobilnego
kilka prac badawczych dotyczących autonomicznej nawigacji zostało zastosowanych do różnych typów robotów mobilnych . W tej pracy rozważamy robota mobilnego Khepera IV, który ma dwa niezależne koła napędowe, które są odpowiedzialne za orientację i dowodzenie platformą, działając na prędkość każdego koła. Tak więc schematyczny model kołowego robota mobilnego Khepera IV pokazano na rysunku 1.
model kinematyczny nieholonomicznego robota mobilnego przedstawia się następująco:gdzie (,) są współrzędnymi kartezjańskimi robota, jest kątem między kierunkiem a osią robota i są odpowiednio prędkościami prawego i lewego koła robota oraz odległością między dwoma kołami.
3. Algorytm planowania ścieżki
aby rozwiązać problem planowania ścieżki, proponuje się algorytm oparty na znalezieniu punktu zwrotnego wolnego segmentu.
3.1. Zasada proponowanego algorytmu
odcinek wolny jest uważany za odległość między dwoma punktami końcowymi dwóch różnych przeszkód (patrz rysunek 2). Przeszukuje punkt końcowy bezpiecznego segmentu, w którym robot mobilny obraca ten punkt bez uderzania w przeszkody.
gdy nie ma przeszkód, problem planowania ścieżki nie pojawia się. W rzeczywistości robot porusza się z pozycji początkowej do pozycji docelowej w linii prostej, która będzie uważana za najkrótszą ścieżkę. Jednak gdy robot mobilny napotka przeszkody, jak pokazano na rysunku 2, robot powinien obracać się bez kolizji z przeszkodami. Tak więc głównym problemem jest to, jak określić odpowiednią ścieżkę od punktu początkowego do punktu docelowego w środowisku statycznym. Aby rozwiązać ten problem proponujemy opracowany przez nas algorytm poszukiwania punktu zwrotnego bezpiecznego wolnego segmentu, który daje najkrótszą ścieżkę i pozwala robotowi omijać przeszkody. Po zlokalizowaniu punktu zwrotnego w tym punkcie zostaje ustalony niebezpieczny okrąg o promieniu. W tym przypadku proponowana przez nas strategia ma na celu poszukiwanie punktu zwrotnego bezpiecznego wolnego segmentu, wokół którego robot obraca się bezpiecznie. Dla zapewnienia bezpieczeństwa wybieramy segment, którego odległość () jest większa niż średnica robota z marginesem bezpieczeństwa (). Z drugiej strony segment, którego odległość jest mniejsza niż średnica robota, jest uważany za segment niebezpieczny (patrz rysunek 2). W tej pracy bierzemy pod uwagę tylko bezpieczne segmenty, a segmenty niebezpieczne są ignorowane. Ponadto, aby wyznaczyć najkrótszą ścieżkę, ustaliliśmy punkt najbezpieczniejszego odcinka, który daje najkrótszą ścieżkę. Następnie w tym punkcie zostaje ustalony niebezpieczny okrąg, a robot obraca się i przesuwa w kierunku stycznym do tego okręgu. Nawet jeśli istnieje problem zagrożenia, nasz proponowany algorytm będzie reaktywny, aby umożliwić robotowi unikanie przeszkód i osiągnięcie celu. W tym przypadku robot rezerwuje ustalony punkt zwrotny i szuka nowego punktu zwrotnego, aby uniknąć kolizji z przeszkodami. Aby bardziej wyjaśnić naszą strategię, różne pojęcia algorytmu są włączone na rysunku 2, a podstawowa zasada jest podsumowana w schemacie przedstawionym na rysunku 3.
3.2. Statyczne etapy planowania ścieżki
celem tej sekcji jest znalezienie bezpiecznej ścieżki tak krótkiej, jak to możliwe. W podejściu tym definiowana jest jako droga mająca kierunek styczny do okręgu znajdującego się na poszukiwanym punkcie zwrotnym.
3.2.1. Wybór bezpiecznej ścieżki
bezpieczna ścieżka ma na celu znalezienie wolnej ścieżki, która pomaga robotowi dotrzeć do celu bez uderzania w przeszkody otoczenia. Wybór bezpiecznego segmentu należy wykonać następujące kroki: (i)Krok 1: Znajdź wszystkie wolne segmenty środowiska (patrz rysunek 4). Równania (2) i (3) pokazują, jak wyznaczyć wartość odległości łączącej punkty i oraz odległości łączącej punkty i : gdzie (,) (=2..5) odpowiada współrzędnym punktów końcowych wolnych segmentów.(ii)Krok 2: segment, którego odległość (jest większa niż jest uważana za segment Bezpieczny. Jednak segment, którego odległość jest mniejsza niż jest uważana za segment niebezpieczny. Tylko bezpieczne segmenty są brane pod uwagę w dalszej części tej pracy. Segmenty zagrożenia, których liczba jest ignorowana. W tym kroku definiujemy liczbę bezpiecznych segmentów, gdy spełnione są kryteria bezpieczeństwa, w następnej sekcji chcemy określić najkrótszą ścieżkę.
3.2.2. Określenie najkrótszej ścieżki
gdy robot udaje się osiągnąć pozycję docelową, ważne jest, aby zrobić to w najkrótszej ścieżce, jak to możliwe. Cel określenia najkrótszej ścieżki można podzielić na trzy etapy: (i) Krok 1: Oblicz odległości między robotem a celem z uwzględnieniem bezpiecznego wolnego segmentu (patrz rysunek 5). Odległości te powinny być obliczane w następujący sposób: (ii) Krok 2: dotyczy określenia punktu zwrotnego, który jest zdefiniowany jako punkt, wokół którego robot mobilny obraca się w celu uniknięcia przeszkód; proces ten jest osiągany po porównaniu odległości i . Punkt końcowy bezpiecznego wolnego segmentu, który daje najkrótszą ścieżkę, odpowiada przeszukiwanemu punktowi zwrotnemu, jak pokazano na fig. 5.(iii)Krok 3: dotyczy umieszczenia niebezpiecznego kręgu. Po określeniu punktu zwrotnego w tym punkcie zostaje ustalony niebezpieczny okrąg o promieniu, jak pokazano na rysunku 6.
3.3. Badanie problemów
nawet odpowiednia ścieżka jest określona, niektóre problemy mogą się utrzymywać, których wyniki powodują uszkodzenie robota i nie mogą uniknąć przeszkód. Niektóre przypadki problemowe są podkreślone w tej pracy.
3.3.1. Problem zagrożenia kolizją
problem z planowaniem ścieżki oznacza, że ścieżka powinna być wystarczająco bezpieczna, aby przejść bez kolizji. Jednak problem zagrożenia kolizją może utrzymywać się w niektórych przypadkach: (i)Przypadek 1: jeśli istnieje skrzyżowanie między robotem a przeszkodą. Aby lepiej sprecyzować problem, podano Rysunek 7: ścieżka 1 przedstawia przykład robota mobilnego, w którym jest on uwięziony przez przeszkodę i nie może jej uniknąć. Aby usunąć kolizję między ścieżką robota a przeszkodą, ścieżka 2 jest przedstawiana i zawracana wokół drugiego niebezpiecznego okręgu o promieniu . Możemy więc stwierdzić, że ścieżka 2 jest wystarczająco bezpieczna, aby robot mógł dotrzeć do punktu docelowego bez kolizji.(ii)Przypadek 2: jeśli odległość między linią styczną niebezpiecznego okręgu a punktem końcowym przeszkody (patrz rysunek 8) jest mniejsza niż promień robota (), stosuje się algorytm punktu zwrotnego i niebezpieczny okrąg jest wyśrodkowany w odpowiednim punkcie zwrotnym (patrz rysunek 9).
3.3.2. Problem lokalnych minimów
lokalny problem minimów może istnieć, gdy wszystkie segmenty są zagrożone lub robot jest uwięziony przez przeszkody. Aby uciec z takiej sytuacji, robot oddala się od tych przeszkód aż do osiągnięcia celu (patrz rysunek 10).
4. Sterowanie trybem przesuwnym
po zaplanowaniu ścieżki robota Khepera IV, proponuje się kontroler trybu przesuwnego dla solidnej trajektorii śledzenia (). W tej strategii potrzebne są dwie pozycje, jak pokazano na rysunku 11: żądana pozycja = (), która jest zdefiniowana jako żądana pozycja do osiągnięcia, a aktualna pozycja robota=, która jest zdefiniowana jako jego rzeczywista pozycja w tym momencie. Ponadto różnica między pozycją odniesienia a pozycją bieżącą nazywana jest pozycją błędu śledzenia =(, , ). Wyrażenie of jest zdefiniowane w równaniu (7) w następujący sposób:
trajektorię śledzenia można wprowadzić jako znalezienie odpowiedniego wektora sterującego (jest prędkością liniową kołowego robota mobilnego i jest jego prędkością kątową). Tak, że pozycja błędu zbiegnie się asymptotycznie do zera. Autonomiczny robot mobilny jest sterowany zgodnie z procesem projektowania sterownik trybu przesuwnego jest podzielony na dwa etapy:(i)Krok 1: Wybór powierzchni przesuwnej: jest zdefiniowany jako funkcja przełączania, ponieważ sterowanie przełącza swój znak po bokach przełączania . Dlatego przy pierwszej funkcji przełączania wybiera się wartość =0. Gdy = 0, funkcję kandydata Lapunowa definiuje się jako . Następnie wyznaczamy pochodną czasu V: zauważamy, że ponieważ . Definiujemy jako funkcję kandydata przełączającego. Następnie wyrażenie wektora powierzchni ślizgowych jest podane w następujący sposób: (ii)Krok 2: określenie prawa sterowania: projektowanie sterownika trybu ślizgowego wymaga najpierw ustalenia analitycznego wyrażenia odpowiedniego stanu, w którym stan porusza się i osiąga tryb ślizgowy. Jednak zjawisko szczękania może być spowodowane skończonymi opóźnieniami czasowymi dla obliczeń i ograniczeniami kontroli. Dlatego funkcja przełączania jest zdefiniowana jako funkcja nasycenia. Prawo kontroli jest zdefiniowane, ponieważ zauważono, że system kontroli dotarcia jest nie tylko w stanie ustalić stan dotarcia, ale także w stanie określić dynamikę funkcji przełączania. Różniczkując wektor powierzchni ślizgowych zdefiniowanych w równaniu (10) otrzymujemy gdzie
5. Wyniki symulacji
w nawigacji z robotami mobilnymi budowanie środowiska jest uważane za istotne zagadnienie do przeprowadzania operacji planowania ruchu. W tej sekcji, aby zademonstrować podstawowe możliwości proponowanego algorytmu, przedstawiamy kilka wyników symulacji. We wszystkich symulacjach, będziemy prezentować wyniki środowiska, w tym siedem przeszkód, które są umieszczone w dowolny sposób (patrz rysunek 12). Tabela 1 przedstawia początkowe współrzędne środka przeszkód statycznych.
|
|||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
symulacje są wykonywane dla przypadków, w których współrzędna celu (,) jest ustalona podczas zmiany pozycji robota.
w tej sekcji przedstawiamy przypadek, gdy robot zaczyna od początkowych POZYCJI (, )=(0, 0) i (, )=(400, 0), Jak pokazano na rysunkach 13(A) i 13(b), gdzie wszystkie wolne segmenty są bezpieczne. Zauważamy, że robot obraca się wokół kół, które znajdują się w odpowiednich punktach zwrotnych i dociera do celu przy każdej modyfikacji pozycji robota.
(a) nawigacja z bezpiecznymi segmentami ((, )=(0, 0)).
(b) nawigacja z bezpiecznymi segmentami ((, )=(400, 0)).
(c) nawigacja z segmentami bezpiecznymi i niebezpiecznymi((, )=(0, 0)).
(d) nawigacja z segmentami bezpiecznymi i niebezpiecznymi((, )=(400, 0)).
(a) nawigacja z bezpiecznymi segmentami ((, )=(0, 0)).
(b) nawigacja z bezpiecznymi segmentami ((, )=(400, 0)).
(c) nawigacja z segmentami bezpiecznymi i niebezpiecznymi((, )=(0, 0)).
(d) nawigacja z segmentami bezpiecznymi i niebezpiecznymi((, )=(400, 0)).
nawet centra przeszkód zmieniły swoje położenie, jak pokazano w tabeli 2, a zmiany w nawigacji na ścieżce są pokazane na rysunkach 13(c) i 13(d) z powodu pojawienia się segmentów niebezpiecznych.
|
|||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
Rysunek 16 ilustruje nawigację robota mobilnego z segmentami bezpiecznymi i segmentami niebezpiecznymi. Ten robot zaczyna się od różnych początkowych POZYCJI (, )=(0, 0) (Zob. rys. 14 lit. a) i c)) oraz (, )=(400, 0) (Zob. rys. 14(b) i 14 (d)). Współrzędne środka przeszkód przedstawiono w tabeli 3.
|
|||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
(a) nawigacja z bezpiecznymi segmentami ((, )=(0, 0)).
B) nawigacja z bezpiecznymi segmentami ((, )=(400, 0)).
(c) nawigacja z segmentami bezpiecznymi i niebezpiecznymi((, )=(0, 0)).
(d) nawigacja z segmentami bezpiecznymi i niebezpiecznymi((, )=(400, 0)).
(a) nawigacja z bezpiecznymi segmentami ((, )=(0, 0)).
B) nawigacja z bezpiecznymi segmentami ((, )=(400, 0)).
(c) nawigacja z segmentami bezpiecznymi i niebezpiecznymi((, )=(0, 0)).
(d) nawigacja z segmentami bezpiecznymi i niebezpiecznymi((, )=(400, 0)).
Inne wyniki symulacji przedstawiają przypadek, w którym wszystkie wolne segmenty są bezpieczne (zob. rys. 15(A) i 15(b)). Robot obraca się wokół niebezpiecznych kręgów, aż do osiągnięcia pożądanego celu. Zmieniając centra przeszkód, jak pokazano w tabeli 4, zwracamy uwagę na wygląd niebezpiecznych segmentów. Robot bierze pod uwagę tylko wolne segmenty i porusza się po bezpiecznej ścieżce (patrz Rys. 15 (c) i 15 (d)).
|
|||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
(a) nawigacja w przypadku bezpiecznych segmentów ((, )=(0, 0)).
(b) Nawigacja w przypadku bezpiecznych segmentów ((, )=(400, 0)).
(c) Nawigacja w przypadku segmentów bezpiecznych i niebezpiecznych((, )=(0, 0)).
(d) Nawigacja w przypadku segmentów bezpiecznych i niebezpiecznych((, )=(400, 0)).
(a) nawigacja w przypadku bezpiecznych segmentów ((, )=(0, 0)).
(b) Nawigacja w przypadku bezpiecznych segmentów ((, )=(400, 0)).
(c) Nawigacja w przypadku segmentów bezpiecznych i niebezpiecznych((, )=(0, 0)).
(d) Nawigacja w przypadku segmentów bezpiecznych i niebezpiecznych((, )=(400, 0)).
(a) nawigacja z bezpiecznymi segmentami ((, )=(0, 0)).
(b) nawigacja z bezpiecznymi segmentami ((, )=(400, 0)).
(c) nawigacja z segmentami niebezpiecznymi((, )=(0, 0)).
(D) nawigacja z segmentami niebezpiecznymi((, )=(400, 0)).
(a) nawigacja z bezpiecznymi segmentami ((, )=(0, 0)).
(b) nawigacja z bezpiecznymi segmentami ((, )=(400, 0)).
(c) nawigacja z segmentami niebezpiecznymi((, )=(0, 0)).
(D) nawigacja z segmentami niebezpiecznymi((, )=(400, 0)).
rys. 16 lit.a) i b) pokazują, że robot mobilny zapewnia dotarcie do celu przy unikaniu różnych przeszkód. Tabela 5 pokazuje położenie Środkowej przeszkody. W tym przypadku ustalamy, że istnieje lokalny problem minimów. W związku z tym robot oddala się od przeszkód i porusza się bezpośrednio do celu (patrz Rys. 16(c) i 16(d)).
|
|||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||||
ze wszystkich wyników symulacji widać, że opracowana strategia jest bardzo reaktywna, ponieważ robot osiąga unikanie przeszkód w każdej modyfikacji robota i pozycji docelowych oraz w obecności segmentów bezpiecznych i niebezpiecznych.
po zaplanowaniu najbezpieczniejszej i najkrótszej ścieżki robot mobilny musi śledzić trajektorie referencyjne w oparciu o kontroler trybu przesuwania. Rysunek 17 pokazuje, że robot mobilny zawsze podąża za trajektorią odniesienia.
(a) śledzenie planowanej ścieżki rysunku 15 (a).
(b) śledzenie planowanej ścieżki na rysunku 16 (b).
(a) śledzenie planowanej ścieżki rysunku 15 (a).
(b) śledzenie planowanej ścieżki na rysunku 16 (b).
aby lepiej zilustrować działanie kontrolera trybu przesuwania, położenie błędu i dwie prędkości (prawa i lewa) kół w obudowach. Na rysunkach 18 i 19 przedstawiono rysunki 15 lit.a) i 16 lit. b). Rysunek 18 pokazuje, że błędy śledzenia mają tendencję do zera, co pozwala stwierdzić, że proponowany system prawa kontroli zapewnia dobrą trajektorię śledzenia.
(A) przypadek rysunku 15 (a).
(B) przypadek rysunku 16(b).
(A) przypadek rysunku 15 (a).
(B) przypadek rysunku 16(b).
(A) przypadek rysunku 15 (a).
(B) przypadek rysunku 16 (b).
(A) przypadek rysunku 15 (a).
(B) przypadek rysunku 16 (b).
oprócz tego, rysunek 19 przedstawia ewolucję dwóch prędkości (prawej i lewej) kół. Na przykład, dla rysunku 19 (b), początkowo robot mobilny posuwa się z taką samą prędkością dla obu kół. Po wykryciu przeszkody 1 system sterowania zapewnia większą prędkość prawego koła w porównaniu do prędkości lewego koła. Po przejściu przeszkody 1 obie prędkości są równe, dopóki robot nie osiągnie celu. Po wykryciu przeszkody 2 System sterowania zapewnia większą prędkość prawego koła niż prędkość lewego koła. Po przejechaniu przeszkody 2 zauważamy, że prędkość lewego koła jest większa niż prawego koła. Ma to na celu obrócenie robota mobilnego w pozycję docelową. Gdy robot jest zorientowany w kierunku celu, obie prędkości są równe, dopóki robot nie osiągnie celu.
6. Wniosek
w artykule przedstawiono algorytm wyszukiwania punktu zwrotnego w oparciu o wolne segmenty. Obsługuje dwa różne cele: bezpieczną ścieżkę i długość ścieżki. Zaletą opracowanego algorytmu jest to, że robot zawsze może poruszać się z pozycji początkowej do pozycji docelowej, nie tylko bezpiecznie, ale także na najkrótszej ścieżce niezależnie od kształtu przeszkód i zmiany pozycji celu w znanym środowisku. Z drugiej strony proponowana regulacja trybu przesuwania jest ważną metodą radzenia sobie z systemem. Ten kontroler wykazuje dobrą wydajność śledzenia, taką jak wytrzymałość, stabilność i szybka reakcja. Wyniki symulacji są wykonywane na platformie Khepera IV, aby wykazać, że proponowana metoda jest dobrą alternatywą do rozwiązania problemów związanych z planowaniem ścieżki i śledzeniem trajektorii.
w przyszłości interesujące może być wyznaczanie ścieżek w dynamicznym środowisku.