Разработка алгоритма обучения мобильного робота в целях обнаружения препятствий в замкнутом пространстве

Бесплатный доступ

Резюме: XXI век – век высоких технологий. В настоящее время наша жизнь окружена информационными технологиями: у каждого есть мобильный телефон, компьютер и прочая техника (иногда называемая гаджетами). Сами не замечая, мы все больше и больше используем их в своей жизни. Уже дошло до того, что мы начинаем использовать роботов в своих целях. Не пройдет и десяти лет, как у каждого будет свой личный мобильный робот. Правильно запрограммированный робот может выполнять большое количество задач. Одной из распространенных проблем, возникающих при проектировании роботов, является проблема разработки эффективного алгоритма обхода препятствий. Робот во время своего движения не должен застревать и останавливаться, пока не выполнит задачу. Для успешного выполнения данной задачи в памяти робота должна храниться карта рабочего пространства, на которой отмечены места, где находятся препятствия для робота. Необходимо разработать алгоритм, позволяющий роботу построить карту местности за конечное (минимальное) время. Карта представляет собой поверхность замкнутого пространства, разделенную на квадраты. Площадь каждого квадрата равна площади основания робота или квадрату длины шага робота. Для изучения пространства используется алгоритм, основанный на алгоритмах движения робота «Спираль» и «Движение вдоль стены».Существует множество алгоритмов обхода препятствий. Наиболее эффективным является алгоритм Дейкстры. Этот алгоритм применим только к графам с неотрицательными весами. Алгоритм Дейкстры находит кратчайшие пути к вершинам графа в порядке их удаления от данной исходной вершины. Главным в алгоритме Дейкстры является то, что достаточно сравнить длины таких путей.

Еще

Мобильный робот, алгоритм, карта местности

Короткий адрес: https://readera.ru/140229882

IDR: 140229882   |   DOI: 10.20914/2310-1202-2017-3-65-67

Список литературы Разработка алгоритма обучения мобильного робота в целях обнаружения препятствий в замкнутом пространстве

  • DiGiampaolo E., Martinelli F. Mobile robot localization using the phase of passive UHF RFID signals//IEEE Transactions on Industrial Electronics. 2014. V. 61. №. 1. P. 365-376.
  • Pierlot V., Van Droogenbroeck M. A new three object triangulation algorithm for mobile robot positioning//IEEE Transactions on Robotics. 2014. V. 30. №. 3. P. 566-577.
  • Duchoň F. et al. Path planning with modified a star algorithm for a mobile robot//Procedia Engineering. 2014. V. 96. P. 59-69.
  • Юдинцев Б. С., Даринцев О. В. Интеллектуальная система планирования траекторий мобильных роботов, построенная на сети Хопфилда//Современные проблемы науки и образования. 2014. №. 4.
  • Бобырь М. В., Милостная Н. А. Нечеткая модель интеллектуальной системы управления мобильным роботом//Проблемы машиностроения и автоматизации. 2015. №. 3. С. 57-67.
  • Мистров Л.Е., Павлов В.А. Обеспечение конфликтной устойчивости функционирования информационных систем на основе комплекса технических средств//Вестник ВГУИТ. 2016. № 1. С. 83-88.
  • RoboCraft. URL: http://robocraft.ru/blog/
  • Левитин А.В. Алгоритмы: введение в разработку и анализ. М.: Вильямс, 2006. 576 с.
Статья научная