Аннотации:
Introduction. Autonomous mobile robots must be able to plan global and local motion paths.
The A-star path planning algorithm allows us to calculate the shortest path between the starting and
end points on a map with known static obstacles. In real conditions, when additional information
about the area is entered (difficult or dangerous sections, areas with speed limits) and the cost of
overcoming them is taken into account, A-star can lead to a non-optimal, for these conditions, solution
of the problem. Aim. Consider options for optimizing the A-star path planning algorithm for use
in various conditions with restrictions on the number of turns, linking to critical points on a map of
the area, difficult and dangerous areas and аssess the quality of the optimization. Materials and
methods. Research is carried out by computer simulation of the A-star algorithm and options for its
optimization in the MATLAB environment. The criteria for evaluating the quality of optimization
are focused primarily on computational time and the path optimality with respect to the selected parameters.
Results. The results of path calculation performed using the A-star algorithm before and
after optimization are presented. In both cases, the following are estimated and compared: calcul ation
time, number of analyzed polygons, number of turns and path length. Conclusion. In most
cases, the optimization of the algorithm increases the path length and calculation time, but not si gnificantly.
Moreover, the new path corresponds to the given conditions, is the shortest in these
conditions and, therefore, is optimal. The considered optimization options allow you to calculate
the path taking into account additional information, estimate the path length and computational
time. On the basis of these evaluations, it is possible to choose path planning method suitable for
individual scenario. Введение. Автономные мобильные роботы должны уметь самостоятельно планировать
глобальную и локальную траектории своего движения. Алгоритм планирования пути A-star
позволяет вычислить кратчайший путь между начальной и конечной точками на карте местности с известными статичными препятствиями. В реальных условиях при введении дополнительной информации о карте местности (труднопроходимые или опасные участки, участки
с ограничением скорости) и учете затрат на их преодоление алгоритм может приводить к неоптимальному для данных условий решению задачи. Цель исследования. Рассмотреть варианты оптимизации алгоритма планирования пути A-star для применения в различных условиях, имеющих ограничения по количеству поворотов, привязку к критическим точкам на карте
местности, труднопроходимые и опасные участки. Оценить качество проведенной оптимизации. Материалы и методы. Исследования проводятся путем компьютерного моделирования
алгоритма A-star и вариантов его оптимизации в среде MATLAB. Критериями оценки качества оптимизации алгоритма являются скорость расчета пути и его оптимальность относительно
выбранных параметров. Результаты. Приводятся результаты расчета пути, выполненные с
помощью алгоритма A-star до и после оптимизации. В обоих случаях оцениваются и сравниваются: время расчета, количество проанализированных полигонов, число поворотов и длина
пути. Заключение. В большинстве случаях в результате оптимизации алгоритма увеличивается длина пути и время расчета, но незначительно. При этом новый путь соответствует заданным условиям, является кратчайшим в этих условиях и, следовательно, оптимальным.
Предложенные в статье варианты оптимизации позволяют вычислить путь с учетом дополнительной информации, оценить длину пути и скорость расчета. На основе этих оценок можно
выбрать метод планирования пути, подходящий для отдельного сценария.
Описание:
D.S. Piskorskii, piskorskiids@susu.ru,
F.K. Abdullin, abdullinfk@susu.ru,
A.R. Nikolaeva, komogorovaar@susu.ru
South Ural State University, Chelyabinsk, Russian Federation. Пискорский Дмитрий Сергеевич, аспирант, старший преподаватель кафедры инфокоммуникационных технологий, Южно-Уральский государственный университет, г. Челябинск;
piskorskiids@susu.ru.
Абдуллин Фаиль Хамидуллович, старший преподаватель кафедры инфокоммуникационных технологий, Южно-Уральский государственный университет, г. Челябинск; abdullinfk@
susu.ru.
Николаева Алиса Робертовна, аспирант, инженер кафедры инфокоммуникационных технологий, Южно-Уральский государственный университет, г. Челябинск; komogorovaar@susu.ru.