Moduł planowania ścieżki w środowisku dynamicznym dla robota Kurier

• Autorzy: Przybylski M. , Węclewski P. , Wiśniowski M.

Warianty tytułu

EN

The module of path planning In a dynamic environment for the Kurier robot

• Języki publikacji: PL

Abstrakty

PL

Artykuł dotyczy zagadnienia planowania ścieżki w środowisku dynamicznym dla autonomicznego robota usługowego Kurier [1]. Istnieje wiele algorytmów prawidłowo planujących ścieżkę w otoczeniu przeszkód statycznych, które jednak nie sprawdzają się w przypadku obiektów dynamicznych. Zaproponowane zostało dwuetapowe globalne planowanie ścieżki z uwzględnieniem przeszkód dynamicznych w trybie on-line. Pierwszy etap stanowi wstępne planowanie przy założeniu, że środowisko jest statyczne, które wykonywane jest tylko raz przy podaniu celu. Drugim etapem jest planowanie z uwzględnieniem przeszkód dynamicznych wykorzystujące wynik planowania wstępnego jako heurystykę, które odbywa się na bieżąco po aktualizacji pozycji robota lub obserwacji obiektów dynamicznych. Wyniki symulacyjne potwierdzają znaczące skrócenie czasu obliczeń oraz poprawność funkcjonowania algorytmu planowania ścieżki. Uzupełnieniem systemu jest algorytm wykrywania przeszkód dynamicznych na podstawie odczytów ze skanera laserowego.

EN

This article concerns the software module of path planning in a dynamic environment developed for the autonomous service robot Kurier [1]. The most of existing planning algorithms is designed for the use in a static environment, thus facing a dynamic obstacles such algorithms provide a non-optimal path or even fail to find a path at all. A new approach of the global path planning in a dynamic environment proposed in this article consists of two stages. At first, the initial planning in a static environment is carried out, which has to be done only once. Finally, the second stage planning is carried on on-Iine using the initial planning result as a heuristic. On-line planning is repeated after each robot’s position actualization or dynamic obstacle observation. The simulation confirms efficiency an correctness of presented algorithm. The path planning module is supported by an algorithm of dynamic obstacles detection basing on data obtained from a laser range finder.

Słowa kluczowe

PL

robotyka; robot Kurier; robot mobilny; planowanie ścieżki; sterowanie robotem

EN

robotics; Kurier robot; mobile robot; path planning; control of robot

• Wydawca: Oficyna Wydawnicza Politechniki Warszawskiej
• Czasopismo: Prace Naukowe Politechniki Warszawskiej. Elektronika
• Rocznik: 2012
• Tom: z. 182, t. 1
• Strony: 235--244
• Opis fizyczny: Bibliogr. 14 poz., rys., tab.

Twórcy

autor

Przybylski M.

• Instytut Automatyki i Robotyki, Politechnika Warszawska, ul. św. Andrzeja Boboli 8, 02-525 Warszawa

autor

Węclewski P.

• Instytut Automatyki i Robotyki, Politechnika Warszawska, ul. św. Andrzeja Boboli 8, 02-525 Warszawa

autor

Wiśniowski M.

• Instytut Automatyki i Robotyki, Politechnika Warszawska, ul. św. Andrzeja Boboli 8, 02-525 Warszawa

Bibliografia

• [1] Monika Różańska-Walczuk, Maciej Przybylski, Piotr Węclewski, Mateusz Wiśniowski, Barbara Siemiątkowska, Rafał Chojecki. Path planning is a dynamic environment based on cnn. Pomiary Automatyka Robotyka (PAR). 2012, wolumen 2, s. 281-288.
• [2] P. Bhattacharya. M.L. Gavrilova. Roadmap-based path planning - using the voronoi diagram for a clearance-based shortest path. Robotics Automation Magazine, IEEE, june, 2008, wolumen 15, numer 2, s. 58 -66.
• [3] J. Borenstein, Y. Koren. The vector field histogram-fast obstacie avoidance for mobile robots. Robotics and Automation, IEEE Transactions on, jun, 1991, wolumen 7, numer 3, s. 278 -288.
• [4] D. Fox, W. Burgard, S. Thrun. The dynamic window approach to collision avoidance. 1997. wolumen 4.
• [5] B.P. Gerkey, K. Konolige. Planning and control in unstructured terrain. In: In Proc. 2008 IEEE International Conference on Robotics and Automation, Pasadena, California, USA. Proceedings, 2008.
• [6] F. Iida, R. Pfeifer. Intelligent Autonomous Systems 8. IOS Press 2004, s. 642-649.
• [7] Aleksandr Kushleyev, Maxim Likhachev. Time-bounded lattice for efficient planning in dynamic environments. In: Proceedings of the 2009 IEEE international conference on Robotics and Automation. Proceedings, Piscataway, NJ USA, IEEE Press. 2009, ICRA'09, s. 4303-4309.
• [8] J. C. Latombe. Robot Motion Planning. Kluwer Academic Publishers. MA Boston 1992.
• [9] Maxim Likhachev, Geoff Gordon, Sebastian Thrun. Ara*: Anytime a* with provable bounds on sub-optimality, In: IN ADVANCES IN NEURAL INFORMATION PROCESSING SYSTEMS 16: PROCEEDINGS OF THE 2003 CONFERENCE (NIPS-03. Proceedings. MIT Press, 2004.
• [10] Daniel Meyer-delius, Giorgio Grisetti. Temporary maps for robust localization in semi-static environments. Intelligent Robots and, 2010, s. 5750-5755.
• [11] Carla Nardinocchi, Gianfranco Forlani, Primo Zingaretti. Classification and filtering of laser data. Computer, 2003, wolumen 34, numer 3/W13, s. 1-8.
• [12] Stuart J. Russell, Peter Norvig. Artificial Intelligence: A Modern Approach. Pearson Education 2003.
• [13] Moshe Sniedovich. Dijkstra's algorithm revisited: the dynamic programming connexion. Control and cybernetics, 2006, wolumen 35, numer 3, s. 87-92.
• [14] Ros (robot operating system) http: //www.ros.org.