Системы анализа и обработки данных

СИСТЕМЫ АНАЛИЗА И ОБРАБОТКИ ДАННЫХ

ISSN (печатн.): 2782-2001          ISSN (онлайн): 2782-215X
English | Русский

Последний выпуск
№2(94) Апрель - Июнь 2024

Метод формирования траектории для группы подвижных объектов с помощью кластеризации в двумерной среде

Выпуск № 4 (77) Октябрь - Декабрь 2019
Авторы:

Медведев Михаил Юрьевич,
Лазарев Владимир Сергеевич
DOI: http://dx.doi.org/10.17212/1814-1196-2019-4-45-54
Аннотация

Рассматривается проблема планирования траекторий движения группы подвижных объектов, функционирующей в двумерной среде с неподвижными препятствиями, с учетом максимизации минимального расстояния между объектами в группе. Среда содержит препятствия, расположение которых заранее не известно. Актуальность этой проблемы многократно подчеркивалась в работах отечественных и зарубежных ученых. Метод основан на использовании максиминной задачи для решения уравнений, представляющих собой расстояние от каждого подвижного объекта до границы области функционирования и препятствий, а также между самими подвижными объектами в группе. Для сокращения количества решаемых уравнений расстояние рассчитывается только для соседних объектов, для чего используется кластеризация на основе триангуляции Делоне. Таким образом, система управления группой подвижных объектов имеет два уровня. На первом осуществляется решение кластеризация на основе триангуляции Делоне. На втором уровне решается максиминная задача, позволяющая расположить подвижные объекты в среде так, чтобы максимизировать минимальное расстояние между любыми объектами среды: между подвижными объектами, между подвижными объектами и препятствиями, а также между подвижными объектами и границами области функционирования. Проведено численное моделирование группы, состоящей из пяти подвижных объектов в среде с неподвижными препятствиями. Произведено сравнение результатов моделирования работы предложенного метода и метода без кластеризации. Обсуждается дальнейшее развитие предлагаемого метода планирования траекторий движения, включающее адаптацию метода под трехмерную среду.


Ключевые слова: групповое управление, подвижный объект, максиминная задача, триангуляция Делоне, планирование траектории

Список литературы

1. Пшихопов В.Х., Медведев М.Ю. Групповое управление движением мобильных роботов в неопределенной среде с использованием неустойчивых режимов // Труды СПИИРАН. – 2018. – Вып. 5 (60). – С. 39–63.



2. Тимофеев А.В. Адаптивное управление и интеллектуальный анализ информационных потоков в компьютерных сетях. – М.: Анатолия, 2012. – 280 с.



3. Мультиагентные технологии в эргатических системах управления / К.В. Петрин, Е.Д. Теряев, А.Б. Филимонов, Н.Б. Филимонов // Известия ЮФУ. Технические науки. – 2010. – № 3. – С. 7–13.



4. Джунусов И.А., Фрадков А.Л. Синхронизация в сетях линейных агентов с обратными связями по выходам // Автоматика и телемеханика. – 2011. – № 8. – С. 41–52.



5. Зенкевич С.Л., Болотин Е.И. Задача кластеризации распределенных систем на примере групповой кооперации // Мехатроника, автоматизация, управление. – 2013. – № 8. – С. 28–33.



6. Платонов А.К., Кирильченко А.А., Колганов М.А. Метод потенциалов в задаче выбора пути: история и перспективы. – М.: ИПМ им. М.В. Келдыша, 2001. – 32 с.



7. Overview of path planning and obstacle avoidance algorithms for UAVs: a comparative study / M. Radmanesh, M. Kumar, P.H. Guentert, M. Sarim // Unmanned Systems. – 2018. – Vol. 6 (2). – P. 95–118.



8. Пшихопов В.Х. Аттракторы и репеллеры в конструировании систем управления подвижными объектами // Известия ТРТУ. – 2006. – № 3 (58). – С. 117–123.



9. Пшихопов В.Х. Организация репеллеров при движении мобильных роботов в среде с препятствиями // Мехатроника, автоматизация, управление. – 2008. – № 2. – С. 34–41.



10. Медведев М.Ю., Лазарев В.С. Алгоритм формирования траектории группы подвижных объектов в двумерной среде с использованием неустойчивых режимов // Научный вестник НГТУ. – 2016. – № 3 (64). – С. 17–29.



11. Distributed sampled-data control of nonholonomic multi-robot systems with proximity networks / Z. Liu, L. Wang, J. Wang, D. Dong, X. Hu // Automatica. – 2017. – Vol. 77. – P. 170–179.



12. Coordination control of wheeled mobile robots – a hybrid approach / R.M.K. Chetty, M. Singaperumal, T. Nagarajan, I. Tetsunari // International Journal of Computer Applications in Technology. – 2011. – Vol. 41 (3/4). –P. 195–204.



13. Williams R.K., Sukhatme G.S. Constrained interaction and coordination in proximity-limited multiagent systems // IEEE Transactions on Robotics. – 2013. – Vol. 29, iss. 4. – P. 930–944.



14. Интеллектуальные технологии планирования перемещений подвижных объектов в трехмерных недетерминированных средах / Белоглазов Д.А., Гузик В.Ф., Медведев М.Ю., Пшихопов В.Х., Пьявченко А.О., Сапрыкин Р.В., Соловьев В.В., Финаев В.И. ; под ред. В.Х. Пшихопова. – М.: Наука, 2017. – 232 с. – ISBN 978-5-2-39996-9.

Благодарности. Финансирование

Работа выполнена при поддержке проекта РНФ 16-19-0001 и НИР СП-4658.2018.5 (Конкурс СП-2018) (раздел 3), выполняемых Южным федеральным университетом.

Для цитирования:

Медведев М.Ю., Лазарев В.С. Метод формирования траектории для группы подвижных объектов с помощью кластеризации в двумерной среде // Научный вестник НГТУ. – 2019. – № 4 (77). – С. 45–54. – DOI: 10.17212/1814-1196-2019-4-45-54.

 

For citation:

Medvedev M.Yu., Lazarev V.S. Metod formirovaniya traektorii dlya gruppy podvizhnykh ob"ektov s pomoshch'yu klasterizatsii v dvumernoi srede [A path planning method for a moving object group using clustering in a two-dimensional environment]. Nauchnyi vestnik Novosibirskogo gosudarstvennogo tekhnicheskogo universitetaScience bulletin of the Novosibirsk state technical university, 2019, no. 4 (77), pp. 45–54. DOI: 10.17212/1814-1196-2019-4-45-54.

Просмотров: 1587