Pomimo znacznych postępów w tematyce zwiększenia autonomiczności bezzałogowych obiektów latającego, pozostaje jeszcze wiele problemów do rozwiązania, jednym z nich to problem autonomicznego planowania trasy. Mimo iż ten problem jest obecnie przedmiotem badań licznych ośrodków badawczych na świecie, nadal jednak nie opracowano uniwersalnego sposobu planowania trasy, gdyż jest to związane nie tylko z właściwościami danego obiektu, ale również z realizowaną misją. W niniejszym artykule omówiono problem planowania trasy dla bezzałogowego statku powietrznego podczas lotu nad terenem z przeszkodami. Opracowany został algorytm do wyznaczania trasy uwzględniający ograniczenia nałożone przez właściwości obiektu latającego, ukształtowanie terenu, strefy zakazane oraz maksymalny dopuszczalny pułap lotu. Ponadto zaproponowano metodę poszukiwania quasi-optymalnej trajektorii w przypadku większej liczby przeszkód. Przeprowadzono szereg badań symulacyjnych weryfikujących poprawność działania opracowanego algorytmu.
EN
Despite significant progress in the field of increasing the autonomy of unmanned aerial vehicles (UAVs), there are still a number of problems which needs to be solved. One of such example is the problem of autonomous path planning. In this paper, the problem of UAV path planning in mountainous terrain with obstacles has been discussed. AUAV path planning algorithm that takes into account limitations imposed by UAVs dynamics, terrain configuration, no-fly zones and the maximum allowable flight altitude has been developed. Furthermore, the method of searching for the quasi-optimal path in the case of multiple obstacles has been proposed. A series of simulation investigations to verify the correctness of developed algorithm have been carried out.
W artykule przedstawiono robota Khepera III wraz ze środowiskiem do jego oprogramowania. Dzięki komunikacji bezprzewodowej z komputerem oraz wymiennym akumulatorom możliwa jest całkowicie autonomiczna praca robota. Stanowisko laboratoryjne składa się z dwóch takich robotów i umożliwia implementowanie algorytmów generowania trajektorii dla robotów mobilnych w obszarze z przeszkodami oraz współpracę dwóch robotów we wspólnej przestrzeni.
EN
In this paper the mobile robot Khepera III and its programming environment was presented. Because of wireless communication with PC and swapable battery packs robots are completely autonomous. The laboratory stand consists of two robots and it enable implementing path planning algorithms for mobile robots and working two robots in common workspace.
W artykule przedstawiono problematykę poszukiwania trajektorii dla robota mobilnego poruszającego się po obszarze z występującymi przeszkodami. Szczególny nacisk położono na wykorzystanie czujników odległościowych do pozyskiwania informacji o otoczeniu. Opisano różne rodzaje czujników oraz możliwości ich wykorzystania.
EN
The path planning problem for mobile robots is presented in this paper. There are some kinds of proximity sensors described. The paper presents some path planning and avoiding obstacles algorithms using proximity sensors.
W artykule przedstawiono implementację trzech algorytmów omijania przeszkód dla robota Khepera III z wykorzystaniem środowiska MATLAB/Simulink. Poruszający się w przestrzeni roboczej robot na bieżąco wykrywa przeszkody za pomocą czujników odległościowych i czujników ultradźwiękowych i w zależności od zastosowanego algorytmu odpowiednio wypracowuje sterowanie w celu uniknięcia kolizji z przeszkodą.
EN
In the article some obstacle avoidance algorithms are presented. This application is based on mobile robot Khepera III and Matlab/Simulink system. Proximity sensors and ultrasonic sensors are used to detect obstacles. Presented algorithms control motion of robot using information from proximity and ultrasonic sensors. Some experiments are given to demonstrate the performance of this proposed approach.
JavaScript jest wyłączony w Twojej przeglądarce internetowej. Włącz go, a następnie odśwież stronę, aby móc w pełni z niej korzystać.