Dynamic path planning algorithm for autonomous mobile robot with a minimum number of turns in unknown environment

Григорий Эйнович Рего; Роман Владимирович Воронов

doi:10.21638/11701/spbu10.2023.211

Авторы

Григорий Эйнович Рего Петрозаводский государственный университет, Российская Федерация, 185910, Петрозаводск, пр. Ленина, 33
Роман Владимирович Воронов Петрозаводский государственный университет, Российская Федерация, 185910, Петрозаводск, пр. Ленина, 33

DOI:

https://doi.org/10.21638/11701/spbu10.2023.211

Аннотация

Статья посвящена проблеме реактивной навигации мобильного робота при ограниченной информации об окружающей среде. Описан алгоритм поиска пути из исходной точки в целевую с минимальным числом поворотов. Идея алгоритма основывается на семействе алгоритмов bug для реактивной навигации. Мобильный робот запоминает границы препятствий и подсчитывает угол поворота в зависимости от окружающей ситуации. Отличие от bug-алгоритмов заключается в том, что робот не двигается «вдоль препятствия», а поворачивает только в ограниченном числе случаев. Приводятся результаты апробации алгоритма на смоделированных полигонах. В качестве препятствий рассматривались модели поваленных деревьев, пней и болот. Работа алгоритма оценивается с помощью сравнения минимально возможного числа поворотов с числом поворотов пути, полученным с помощью алгоритма.

Ключевые слова:

расчет пути, мобильный робот, реактивная навигация

Скачивания

Данные скачивания пока недоступны.

Библиографические ссылки

References

Alatise M. B., Hancke G. P. A review on challenges of autonomous mobile robot and sensor fusion methods. IEEE Access, 2020, vol. 8, pp. 39830-39846.

Tang L., Yuta S. Indoor navigation for mobile robots using memorized omni-directional images and robot’s motion. IEEE/RSJ International Conference on Intelligent Robots and Systems, 2002, vol. 1, pp. 269-274.

Sukkarieh S., Nebot E. M., Durrant-Whyte H. F. A high integrity IMU/GPS navigation loop for autonomous land vehicle applications. IEEE Transactions on Robotics and Automation, 1999, vol. 15, no. 3, pp. 572-578.

Pardhasaradhi B., Reddy Y. R., Cenkeramaddi L. R. Machine learning-based screening and measurement to measurement association for navigation in GNSS spoofing environment. IEEE Sensors Journal, 2022, vol. 22, no. 23, pp. 23423-23435.

Li X., Song B., Shen Z., Zhou Y., Lyu H., Qin Z. Consistent localization for autonomous robots with inter-vehicle GNSS information fusion. IEEE Communications Letters, 2022, pp. 120-124.

Smith R. C., Cheeseman P. On the representation and estimation of spatial uncertainty. The International Journal of Robotics Research, 1986, vol. 5, no. 4, pp. 56-68.

Smith R. C., Self M., Cheeseman P. Estimating uncertain spatial relationships in robotics. Autonomous robot vehicles. New York, Springer Pubh, 1990, pp. 167-193.

Leonard J. J., Durrant-Whyte H. F. Simultaneous map building and localization for an autonomous mobile robot. Proceedings of Intelligent Robots and Systems. Intelligence for Mechanical Systems, 1991, vol. 3, pp. 1442-1447.

Chen Y., Zhou Y., Lv Q., Deveerasetty К. K. A review of V-SLAM. IEEE International Conference on Information and Automation (ICIA), 2018, pp. 603-608.

Huang L. Review on LiDAR-based SLAM techniques. International Conference on Signal Processing and Machine Learning (CONF-SPML), 2021, pp. 163-168.

Hidalgo F., Braunl T. Review of underwater SLAM techniques. 6th International Conference on Automation, Robotics and Applications (ICARA), 2015, pp. 306-311.

Lumelsky V. J., Stepanov A. A. Dynamic path planning for a mobile automaton with limited information on the environment. IEEE Transactions on Automatic Control, 1986, vol. 31, pp. 1058-1063.

Ng J., Braunl T. Performance comparison of bug navigation algorithms. Journal of Intelligent and Robotic Systems, 2007, vol. 50, no. 1, pp. 73-84.

Galaktionov O., Zavyalov S., Shchegoleva L., Korzun D. Features of building a forestry intelligent robotic system. Proceedings oh th1’1 Conference of Open Innovations Association (FRUCT), 2021, pp. 433436.

Schonauer M., Prinz R., Vaatainen K., Astrup R., Pszenny D., Lindeman H., Jaeger D. Spatio-temporal prediction of soil moisture using soil maps, topographic indices and SMAP retrievals. International Journal of Applied Earth Observation and Geoinformation, 2022, vol. 108, pp. 102730.

Galaktionov O. N., Kuznetsov A. V. Reduction of negative impact of skidders on the forest environment. Astra Salvensis, 2018, pp. 381-390.

Mitchell J. S. B., Rote G. Minimum-link paths among obstacles in the plane. Proceedings of the Sixth annual Symposium on Computational Geometry, 1990, pp. 63-72.