МАТЕМАТИЧНА МОДЕЛЬ МОДИФІКОВАНОГО МЕТОДУ ШТУЧНИХ ПОТЕНЦІАЛЬНИХ ПОЛІВ З ВИКОРИСТАННЯМ ФУНКЦІЇ ЛАПЛАСА ДЛЯ УНИКНЕННЯ ПЕРЕШКОД В РЕЖИМІ РЕАЛЬНОГО ЧАСУ

Автор(и)

  • Ігор Берізка Львівський національний університет імені Івана Франка
  • Іван Карбовник Львівський національний університет імені Івана Франка https://orcid.org/0000-0002-3697-4902

Ключові слова:

робототехніка, уникнення перешкод, метод штучного потенціального поля

Анотація

У сфері робототехніки важливою частиною є автономні мобільні роботи. Це складні машини, які розроблені з можливістю самостійно переміщатися у просторі та виконувати певні завдання в режимі реального часу. Це означає, що ці роботи можуть функціонувати незалежно, без людського втручання, та адаптуватися до свого оточення, приймаючи рішення на основі реальних даних, які вони отримують.

Фундаментальним компонентом програмного забезпечення таких машин є алгоритми планування шляху та уникнення перешкод. Ці алгоритми є важливими, оскільки вони надають машинам такі можливості, як автоматична парковка, уникнення надзвичайних ситуацій на дорозі та навіть досягнення повної автономності.

Це підкреслює складність мобільних роботів та підкреслює важливість постійних досліджень у цій галузі. Розробка та удосконалення ефективних алгоритмів виявлення та уникнення перешкод продовжують бути ключовим напрямком у дослідженнях робототехніки з метою підвищення безпеки та ефективності автономних мобільних роботів. Метод штучних потенційних полів (APF) є класичною технікою в галузі робототехніки, особливо для планування шляху та уникнення перешкод. У методі APF створюється віртуальне потенціальнене поле, де місце призначення та будь-які перешкоди в оточенні генерують притягуючі та відштовхуючі сили відповідно. Він відчуває притягуючу силу до цілі та відштовхуючу силу від перешкод. Робот пересувається середовищем під дією цих сил.

Предметом дослідження статті є математична модель, яка модифікує метод штучних потенційних полів, включаючи використання функцій Лапласа. Розроблений метод здатний ідентифікувати перешкоди та розраховувати ймовірність зіткнення робота з цими перешкодами. У роботі наведено виведення математичної моделі, яка може обчислювати як притягуючі, так і відштовхуючі поля. Також розглянуто вибір параметрів рівняння та методологію визначення безпечного напрямку руху робота. Наступні роботи мають на меті перевірити отриману модель, як у середовищі симуляції ROS2/Webots, так і на реальній апаратній платформі. Це забезпечить практичне застосування та перевірку теоретичної моделі.

Посилання (Бібліографія)

Katona, K.; Neamah, H.A.; Korondi, P. Obstacle Avoidance and Path Planning Methods for Autonomous Navigation of Mobile Robot. Sensors 2024, 24, 3573. https://doi.org/10.3390/s24113573

Bruno Siciliano, Oussama Khatib, “Springer Handbook of Robotics”, 2nd Edition, 2016.

Xiaojing Fan, Yinjing Guo, Hui Liu, Bowen Wei, Wenhong Lyu. (2020 Apr). Improved Artificial Potential Field Method Applied for AUV Path Planning. Mathematical Problems in Engineering. Mathematical Problems in Engineering. [Online]. Available: https://doi.org/10.1155/2020/6523158

Jang-Ho Cho, Dong-Sung Pae, Myo-Taeg Lim, Tae-Koo Kang. (2018 Aug). A Real-Time Obstacle Avoidance Method for Autonomous Vehicles Using an Obstacle-Dependent Gaussian Potential Field. Journal of Advanced Transportation. [Online]. Available: https://doi.org/10.1155/2018/5041401

JF. Duhé, S. Victor, P. Melchior. (2021 May) ContribUtions on Artificial Potential Field Method for Effective Obstacle Avoidance. Fract Calc Appl Anal 24, 421–446 (2021). Available: https://doi.org/10.1515/fca-2021-0019

He Song, Shaolin Hu, Wenqiang Jiang, Qiliang Guo, Ming Zhu. (2022 Aug). Artificial Potential Field-Based Multi-UAV Formation Control and Target Tracking, International Journal of Aerospace Engineering, [Online]. Available: https://doi.org/10.1155/2022/4253558

Hao, G.; Lv, Q.; Huang, Z.; Zhao, H.; Chen, W. UAV Path Planning Based on Improved Artificial Potential Field Method. Aerospace 2023, 10, 562. https://doi.org/10.3390/aerospace10060562

Kownacki, C. Artificial Potential Field Based Trajectory Tracking for Quadcopter UAV Moving Targets. Sensors 2024, 24, 1343. https://doi.org/10.3390/s24041343

Sun, Yuan, Fu, Li, "Real-time Game Theory Based Artificial Potential Field Method for Multiple Unmanned Aerial Vehicles Path Planning," Proceedings of the 2018 International Technical Meeting of The Institute of Navigation, Reston, Virginia, January 2018, pp. 521-528. https://doi.org/10.33012/2018.15583

Li, H., Gong, D. & Yu, J. An obstacles avoidance method for serial manipulator based on reinforcement learning and Artificial Potential Field. Int J Intell Robot Appl 5, 186–202 (2021). https://doi.org/10.1007/s41315-021-00172-5

H. Li, Z. Wang and Y. Ou, "Obstacle Avoidance of Manipulators Based on Improved Artificial Potential Field Method," 2019 IEEE International Conference on Robotics and Biomimetics (ROBIO), Dali, China, 2019, pp. 564-569, doi: 10.1109/ROBIO49542.2019.8961506

Fang, Z. and Liang, X. (2022), "Intelligent obstacle avoidance path planning method for picking manipulator combined with artificial potential field method", Industrial Robot, Vol. 49 No. 5, pp. 835-850. https://doi.org/10.1108/IR-09-2021-0194

##submission.downloads##

Опубліковано

27.09.2024

Як цитувати

[1]
Берізка, І. і Карбовник, І. 2024. МАТЕМАТИЧНА МОДЕЛЬ МОДИФІКОВАНОГО МЕТОДУ ШТУЧНИХ ПОТЕНЦІАЛЬНИХ ПОЛІВ З ВИКОРИСТАННЯМ ФУНКЦІЇ ЛАПЛАСА ДЛЯ УНИКНЕННЯ ПЕРЕШКОД В РЕЖИМІ РЕАЛЬНОГО ЧАСУ. Прикладні проблеми комп’ютерних наук, безпеки та математики. 3 (Вер 2024), 12–22.