<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
<!DOCTYPE article PUBLIC "-//NLM//DTD JATS (Z39.96) Journal Publishing DTD v1.3 20210610//EN" "JATS-journalpublishing1-3.dtd">
<article article-type="research-article" dtd-version="1.3" xmlns:mml="http://www.w3.org/1998/Math/MathML" xmlns:xlink="http://www.w3.org/1999/xlink" xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance" xml:lang="ru"><front><journal-meta><journal-id journal-id-type="publisher-id">novtexmech</journal-id><journal-title-group><journal-title xml:lang="ru">Мехатроника, автоматизация, управление</journal-title><trans-title-group xml:lang="en"><trans-title>Mekhatronika, Avtomatizatsiya, Upravlenie</trans-title></trans-title-group></journal-title-group><issn pub-type="ppub">1684-6427</issn><issn pub-type="epub">2619-1253</issn><publisher><publisher-name>Commercial Publisher «New Technologies»</publisher-name></publisher></journal-meta><article-meta><article-id pub-id-type="doi">10.17587/mau.24.327-334</article-id><article-id custom-type="elpub" pub-id-type="custom">novtexmech-1394</article-id><article-categories><subj-group subj-group-type="heading"><subject>Research Article</subject></subj-group><subj-group subj-group-type="section-heading" xml:lang="ru"><subject>РОБОТЫ, МЕХАТРОНИКА И РОБОТОТЕХНИЧЕСКИЕ СИСТЕМЫ</subject></subj-group><subj-group subj-group-type="section-heading" xml:lang="en"><subject>ROBOT, MECHATRONICS AND ROBOTIC SYSTEMS</subject></subj-group></article-categories><title-group><article-title>Распределенное планирование движения для группы совместно переносящих груз роботов с учетом свойств опорных поверхностей</article-title><trans-title-group xml:lang="en"><trans-title>Distributed Trajectory Planning for a Group of UGVs Carrying a Load Considerting Terrain Properties</trans-title></trans-title-group></title-group><contrib-group><contrib contrib-type="author" corresp="yes"><name-alternatives><name name-style="eastern" xml:lang="ru"><surname>Ермолов</surname><given-names>И. Л.</given-names></name><name name-style="western" xml:lang="en"><surname>Ermolov</surname><given-names>I. L.</given-names></name></name-alternatives><bio xml:lang="ru"><p>д-р техн. наук, проф. РАН</p><p>г. Москва</p></bio><bio xml:lang="en"><p>Moscow, 119526</p></bio><email xlink:type="simple">ermolov@ipmnet.ru</email><xref ref-type="aff" rid="aff-1"/></contrib><contrib contrib-type="author" corresp="yes"><name-alternatives><name name-style="eastern" xml:lang="ru"><surname>Лапин</surname><given-names>Б. С.</given-names></name><name name-style="western" xml:lang="en"><surname>Lapin</surname><given-names>B. S.</given-names></name></name-alternatives><bio xml:lang="ru"><p>аспирант</p><p>г. Москва</p></bio><bio xml:lang="en"><p>Moscow, 127055</p></bio><email xlink:type="simple">mail@borislap.ru</email><xref ref-type="aff" rid="aff-2"/></contrib></contrib-group><aff-alternatives id="aff-1"><aff xml:lang="ru"><institution>ИПМех РАН</institution><country>Россия</country></aff><aff xml:lang="en"><institution>IPMech RAS</institution><country>Russian Federation</country></aff></aff-alternatives><aff-alternatives id="aff-2"><aff xml:lang="ru"><institution>МГТУ СТАНКИН</institution><country>Россия</country></aff><aff xml:lang="en"><institution>MSUT "STANKIN"</institution><country>Russian Federation</country></aff></aff-alternatives><pub-date pub-type="collection"><year>2023</year></pub-date><pub-date pub-type="epub"><day>14</day><month>06</month><year>2023</year></pub-date><volume>24</volume><issue>6</issue><fpage>327</fpage><lpage>334</lpage><permissions><copyright-statement>Copyright &amp;#x00A9; Commercial Publisher «New Technologies», 2023</copyright-statement><copyright-year>2023</copyright-year><copyright-holder xml:lang="ru">Commercial Publisher «New Technologies»</copyright-holder><copyright-holder xml:lang="en">Commercial Publisher «New Technologies»</copyright-holder><license xlink:href="https://mech.novtex.ru/jour/about/submissions#copyrightNotice" xlink:type="simple"><license-p>https://mech.novtex.ru/jour/about/submissions#copyrightNotice</license-p></license></permissions><self-uri xlink:href="https://mech.novtex.ru/jour/article/view/1394">https://mech.novtex.ru/jour/article/view/1394</self-uri><abstract><p>Рассматривается задача планирования траектории движения строем группы мобильных наземных роботов (МР) с учетом неоднородности параметров сцепления колес роботов с опорной поверхностью. Проведен краткий анализ существующих методов решения задачи планирования траектории и сформулирован вывод о необходимости дополнительного исследования для решения рассматриваемой в статье задачи. В работе предложен метод решения данной задачи, основанный на выборке (Sampling-based). В качестве базового алгоритма использован алгоритм быстрорастущего случайного дерева (RRT). Преимуществом, общим для методов, основанных на выборке, является простота введения различных нелинейных ограничений (например, препятствий, дифференциальных ограничений и т. д.). Помимо этого, благодаря древовидной структуре данных этого алгоритма возможно распараллеливание алгоритма. Недостатком предлагаемого метода является высокое потребление бортовых вычислительных ресурсов и, как следствие, значительная длительность расчета. В связи с этим в работе дополнительно предложена модификация рассматриваемого метода, позволяющая проводить вычисление на всех роботах группы одновременно. Также выполнен сравнительный анализ распределенного и не распределенного методов. Показаны пути и методы повышения эффективности работы обоих методов. Основным преимуществом предложенного метода является то, что он позволяет использовать практически любые модели взаимодействия движителя робота с опорным основанием для последующего расчета ограничений на ускорение движения робота по определенной поверхности. При этом модели взаимодействия движителя робота с опорным основанием в данной статье не рассмотрены, а использованы допустимые значения тангенциальных и нормальных ускорений, полученные опытным путем для конкретных условий и моделей мобильных роботов. В статье приведены результаты моделирования планирования движения строя МР с учетом свойств опорных поверхностей. Полученные результаты моделирования подтверждают эффективность предложенных методов для решения задачи планирования движения строя МР с учетом свойств опорных поверхностей.</p></abstract><trans-abstract xml:lang="en"><p>The article studies a trajectory planning task for a group of UGVs with a consideration of wheels-terrain adhesion variation. Within this paper a brief analysis devoted to existing trajectory planning is done. It outcomes with a conclusion of a necessity to produce additional research within this topic. This paper suggests to use a Sampling-based method to solve this trajectory planning task. An algorithm of rapidly exploring random tree (RRT) is used as a basic algorithm. An advantage of this method (typical for Sampling-based methods) is a simplicity of various non-linear restrictions introduction (e.g. obstacles, differential restrictions etc.). In addition we should mention good potential for algorithm parallelization, because of tree structure of the algorithm. However there exists a shortage of the proposed methods — a high consumption of computational resources, and as an outcome a long calculus duration. This paper proposes to overcome this shortage via distributing of computation among UGVs — actors of a group. This is followed by a comparative analysis of distributed and centralized methods. Analysis shows that the main advantage of proposed method is that it can use almost all models of interaction between wheel and terrain. The latter can act a component for calculation of restrictions for motion acceleration over certain types of terrain. Within this paper we did not study models of interaction between wheel and terrain, but instead used empirical data of allowed values of tangential and normal accelerations for specific UGVs in particular conditions. In final part we present results of simulation witch confirm effectiveness of proposed methods.</p></trans-abstract><kwd-group xml:lang="ru"><kwd>мобильные роботы</kwd><kwd>распределенные вычисления</kwd><kwd>RRT</kwd><kwd>взаимодействие с грунтом</kwd><kwd>управление роботами</kwd></kwd-group><kwd-group xml:lang="en"><kwd>UGVs</kwd><kwd>distributed calculations</kwd><kwd>RRT</kwd><kwd>interaction with terrain</kwd><kwd>UGV control</kwd></kwd-group><funding-group><funding-statement xml:lang="ru">Часть работы над данным материалом выполнена по теме государственного задания (№ госрегистрации АААА-А20-120011690138-6).</funding-statement><funding-statement xml:lang="en">Part of this work was done according to the Russian Ministry of Science and Higher Education within the framework of the Russian State Assignment contract No АААА-А20-120011690138-6.</funding-statement></funding-group></article-meta></front><back><ref-list><title>References</title><ref id="cit1"><label>1</label><citation-alternatives><mixed-citation xml:lang="ru">Галустян Н. К. Децентрализованное управление группой квадрокоптеров. Москва, Автореферат диссертации к.т.н., 2017. 17 с.</mixed-citation><mixed-citation xml:lang="en">Galustyan N. K. Decentralized control of a group of AUVs, Moscow, Ph.D. thesises, 2017, 17 p. (in Russian).</mixed-citation></citation-alternatives></ref><ref id="cit2"><label>2</label><citation-alternatives><mixed-citation xml:lang="ru">Иванов Д. Я. Формирование строя группой беспилотных летательных аппаратов при решении задач мониторинга // Известия ЮФУ. Технические науки. 2012. № 4. С. 219—224.</mixed-citation><mixed-citation xml:lang="en">Ivanov D. Y. Formation of structure by group of unmanned aerial, Izvestia YuFU. Technical sciences. 2012, no. 4, pp. 219—224 (in Russian).</mixed-citation></citation-alternatives></ref><ref id="cit3"><label>3</label><citation-alternatives><mixed-citation xml:lang="ru">Dorigo M. Swarmanoid: A Novel Concept for the Study of Heterogeneous Robotic Swarms // IEEE Robotics and Automation Magazine. 2013. Vol. 20, N. 4. P. 60—71.</mixed-citation><mixed-citation xml:lang="en">Dorigo M. Swarmanoid: A Novel Concept for the Study of Heterogeneous Robotic Swarms, IEEE Robotics and Automation Magazine, 2013, vol. 20, no. 4, pp. 60—71.</mixed-citation></citation-alternatives></ref><ref id="cit4"><label>4</label><citation-alternatives><mixed-citation xml:lang="ru">Robotic Autonomy in Complex Environments with Resiliency (RACER). DARPA. 2022. URL: https://www.darpa.mil/program/robotic-autonomy-in-complex-environments-with-resiliency</mixed-citation><mixed-citation xml:lang="en">Robotic Autonomy in Complex Environments with Resiliency (RACER), DARPA, 2022, available at: https://www.darpa.mil/program/robotic-autonomy-in-complex-environments-with-resiliency</mixed-citation></citation-alternatives></ref><ref id="cit5"><label>5</label><citation-alternatives><mixed-citation xml:lang="ru">Градецкий В. Г., Ермолов И. Л., Князьков М. М., Лапин Б. С., Семенов Е. А., Собольников С. А., Суханов А. Н. Система группового транспортного управления мобильными наземными роботами на различных грунтах // Робототехника и техническая кибернетика. 2020. Т. 8, № 1. С. 61—71.</mixed-citation><mixed-citation xml:lang="en">Valeriy G. G., Ivan L. E., Maxim M. K., Boris S. L., Eugeny A. S. Transport group control system of unmanned ground vehicles for various soils, Robotics And Technical Cybernetics, 2020, vol. 8, no. 1, pp. 61—71 (in Russian).</mixed-citation></citation-alternatives></ref><ref id="cit6"><label>6</label><citation-alternatives><mixed-citation xml:lang="ru">Svensson L., T rngren M. Fusion of Heterogeneous Friction Estimates for Traction Adaptive Motion Planning and Control // IEEE International Intelligent Transportation Systems Conference (ITSC), Indianapolis, IN, USA. 2021. P. 424—431, doi: 10.1109/ITSC48978.2021.9564993.</mixed-citation><mixed-citation xml:lang="en">Svensson L., Törngren M. Fusion of Heterogeneous Friction Estimates for Traction Adaptive Motion Planning and Control, IEEE International Intelligent Transportation Systems Conference (ITSC), Indianapolis, IN, USA, 2021, pp. 424—431, doi: 10.1109/ITSC48978.2021.9564993.</mixed-citation></citation-alternatives></ref><ref id="cit7"><label>7</label><citation-alternatives><mixed-citation xml:lang="ru">Mercy T., Hostens E., Pipeleers G. Online motion planning for autonomous vehicles in vast environments. // Proceedings of the 2018 International Workshop on Advanced Motion Control. Tokyo. 2018.</mixed-citation><mixed-citation xml:lang="en">Mercy T., Hostens E., Pipeleers G. Online motion planning for autonomous vehicles in vast environments, Proceedings of the 2018 International Workshop on Advanced Motion Control, Tokyo, 2018.</mixed-citation></citation-alternatives></ref><ref id="cit8"><label>8</label><citation-alternatives><mixed-citation xml:lang="ru">Mercy T., Van Parys R., Pipeleers G. Spline-based motion planning for autonomous guided vehicles in a dynamic environment // IEEE Transactions on Control Systems Technology. November. 2018. Vol. 26, N. 6. P. 2182—2189.</mixed-citation><mixed-citation xml:lang="en">Mercy T., Van Parys R., Pipeleers G. Spline-based motion planning for autonomous guided vehicles in a dynamic environment, IEEE Transactions on Control Systems Technology, November 2018, vol. 26, no. 6, pp. 2182—2189.</mixed-citation></citation-alternatives></ref><ref id="cit9"><label>9</label><citation-alternatives><mixed-citation xml:lang="ru">Van Parys R., Pipeleers G. Spline-Based Motion Planning in an Obstructed 3D environment // Proceedings of the 20th IFAC World Congress. Toulouse, France. 9—14 July 2017. P. 8998—9003.</mixed-citation><mixed-citation xml:lang="en">Van Parys R., Pipeleers G. Spline-Based Motion Planning in an Obstructed 3D environment, Proceedings of the 20th IFAC World Congress, Toulouse, France, 9-14 July 2017, pp. 8998—9003.</mixed-citation></citation-alternatives></ref><ref id="cit10"><label>10</label><citation-alternatives><mixed-citation xml:lang="ru">LaValle S. M. Planning Algorithms. Cambridge University Press, 2006. 842 p.</mixed-citation><mixed-citation xml:lang="en">LaValle S. M. Planning Algorithms, Cambridge University Press, 2006, 842 pp.</mixed-citation></citation-alternatives></ref><ref id="cit11"><label>11</label><citation-alternatives><mixed-citation xml:lang="ru">Казаков К. А., Семенов В. А. Обзор современных методов планирования движения // Труды ИСП РАН. 2016. Т. 28, № 4. С. 241—294.</mixed-citation><mixed-citation xml:lang="en">Kazakov K. A., Semenov V. A. An overview of modern methods for motion planning, Trudy ISP RAN/Proc. ISP RAS, 2016, vol. 28, no. 4, pp. 241—294 (in Russian).</mixed-citation></citation-alternatives></ref><ref id="cit12"><label>12</label><citation-alternatives><mixed-citation xml:lang="ru">LaValle S. M. Rapidly-exploring random trees: A new tool for path planning. Technical Report. Computer Science Department, Iowa State University, 1998.</mixed-citation><mixed-citation xml:lang="en">LaValle S. M. Rapidly-exploring random trees: A new tool for path planning // echnical Report, Computer Science Department, Iowa State University, 1998.</mixed-citation></citation-alternatives></ref><ref id="cit13"><label>13</label><citation-alternatives><mixed-citation xml:lang="ru">Choi J. W., Curry R. E., Elkaim G. H. Continuous Curvature Path Generation Based on B’ezier Curves for Autonomous Vehicles // IAENG International Journal of Applied Mathematics. 2010. Vol. 40, N. 2. P. 91—101.</mixed-citation><mixed-citation xml:lang="en">Choi J. W., Curry R. E., Elkaim G. H. Continuous Curvature Path Generation Based on B’ezier Curves for Autonomous Vehicles, IAENG International Journal of Applied Mathematics, 2010, vol. 40, no. 2, pp. 91—101.</mixed-citation></citation-alternatives></ref><ref id="cit14"><label>14</label><citation-alternatives><mixed-citation xml:lang="ru">Catmull E., Rom R. A class of local interpolating splines // Computer Aided Geometric Design. New York: Academic Press, 1974. P. 317—326.</mixed-citation><mixed-citation xml:lang="en">Catmull E., Rom R. A class of local interpolating splines, Computer Aided Geometric Design, Academic Press, New York, 1974, pp. 317—326.</mixed-citation></citation-alternatives></ref><ref id="cit15"><label>15</label><citation-alternatives><mixed-citation xml:lang="ru">Karaman S., Frazzoli E. Sampling-based Algorithms for Optimal Motion Planning // arXiv:1105.1186 [cs.RO]., May 2011.</mixed-citation><mixed-citation xml:lang="en">Karaman S., Frazzoli E. Sampling-based Algorithms for Optimal Motion Planning, arXiv:1105.1186 [cs.RO]., May 2011.</mixed-citation></citation-alternatives></ref><ref id="cit16"><label>16</label><citation-alternatives><mixed-citation xml:lang="ru">Xiao S., Bergmann N., Postula A. Parallel RRT* architecture design for motion planning // 27th International Conference on Field Programmable Logic and Applications (FPL). 2017. P. 1—4.</mixed-citation><mixed-citation xml:lang="en">Xiao S., Bergmann N., Postula A. Parallel RRT* architecture design for motion planning, 27th International Conference on Field Programmable Logic and Applications (FPL), 2017, pp. 1—4.</mixed-citation></citation-alternatives></ref><ref id="cit17"><label>17</label><citation-alternatives><mixed-citation xml:lang="ru">Scaling Python made simple, for any workload. Ray. 2022. URL: https://www.ray.io/ (дата обращения: 10.4.2022).</mixed-citation><mixed-citation xml:lang="en">Scaling Python made simple, for any workload, Ray, 2022, available at: https://www.ray.io/ (accepted date: 10.4.2022).</mixed-citation></citation-alternatives></ref><ref id="cit18"><label>18</label><citation-alternatives><mixed-citation xml:lang="ru">A High Performance Python Compiler. Numba. 2022. URL: https://numba.pydata.org/ (дата обращения: 10.04.2022).</mixed-citation><mixed-citation xml:lang="en">A High Performance Python Compiler, Numba, 2022, available at: https://numba.pydata.org/ (accepted date: 10.04.2022).</mixed-citation></citation-alternatives></ref></ref-list><fn-group><fn fn-type="conflict"><p>The authors declare that there are no conflicts of interest present.</p></fn></fn-group></back></article>
