Кілт сөздер
жаңа аумақты зерттеу
циклды анықтау
RRT*
D*Lite
күшейту бойынша оқыту
динамикалық кедергілер
қалалық навигация
Дәйексөзді қалай келтіруге болады
Аңдатпа
Қазіргі топологияда көптеген навигациялық роботтар бұрын зерттелген аумақты жиі пайдаланады және бар графиктерді пайдаланады. Дегенмен, бұрын белгісіз ортада минималды деректермен және шектеулі көру өрісімен автономды жүйені әзірлеу әлі нақты қарастырылған жоқ. Көптеген қалалық құрылымдар немесе күрделі жер бедері автономды роботтардың сыртқы араласусыз қашып кетуіне кедергі келтіретін тұйық циклдар жасайды. Бұл мақалада оны белгісіз ортада граф құру үшін қолданыстағы RRT* және D*Lite алгоритмдерімен салыстырады, ашық жердегі детерминистік жолдарды пайдаланып кедергілерден аулақ болуды біріктіреді.
Әзірленген алгоритм граф үшін түйіндер жасайтын топографиялық график жасайды, ол содан кейін циклдар жасайды. Цикл құрылғаннан кейін, алгоритм жер бедерін одан әрі зерттеу үшін циклдан шығу үшін осы түйіндерді пайдаланады.
Бұл мақаланың мақсаты - граф құру алгоритмінің динамикалық ортада қалай жұмыс істейтінін талдау, мұнда нысандар статикалық және динамикалық болып табылатын RRT* және D*Lite-пен салыстырғанда. Мақсатқа жету үшін келесі міндеттер орындалады: кездейсоқ нысандар мен бағыттармен 2D картасын құру, нейрондық агенттерді мүмкін түйіндерді анықтауға және олардан шығуға үйрету және жеткілікті ашық аймақта минималды есептеуді қолдана отырып, нүктеден нүктеге оңтайлы жол салу.
Үш алгоритмнің барлығы кездейсоқ граф жасалған 40 жасалған дәуірде модельденді. Ұсынылған әдіс мақсатқа 40 дәуірдің 20-сында қол жеткізді, мақсатқа жету жолының орташа аяқталу деңгейі 27,7% құрады. RRT* ең жоғары нәтижеге, яғни 37,3% жетті, мақсатқа жету үшін орташа есеппен 1409 түйін қажет болды, бұл мақалада ұсынылған әдістен екі есе көп. D*Lite күрделі есептеулер мен кедергілердің қарқынды қозғалысы тұйықталған циклдарды тудырғандықтан, мақсатқа жету жолының аяқталу деңгейі 3% болды.