Preview

Мехатроника, автоматизация, управление

Расширенный поиск
Доступ открыт Открытый доступ  Доступ закрыт Только для подписчиков

Алгоритм планирования безопасного маршрута движения марсохода с учетом рельефа местности

https://doi.org/10.17587/mau.19.734-743

Полный текст:

Аннотация

Для успешного осуществления запланированной миссии полета на Марс необходимо решение проблемы планирования пути движения марсохода по поверхности планеты с учетом особенностей рельефа местности.

Традиционные алгоритмы поиска пути, такие как A*, а также улучшенный алгоритм A* — D* и Field D*, которые успешно применялись на планетоходах в состоявшихся экспедициях на Луну и Марс, имеют проблему поиска кратчайшего оптимального пути.

В то же время такие улучшенные алгоритмы A*, как Basic Theta*, Lazy Theta* позволяют планировать движение в любом направлении и искать более короткие маршруты движения.

В данной статье на основе проведенного сравнительного анализа существующих алгоритмов A*, Basic Theta*, Lazy Theta* предложена новая модификация алгоритма планирования движения в любом направлении Lazy AT, позволяющая сократить время вычисления и получить более короткий путь от исходной до конечной точки маршрута.

На основе анализа поверхностных особенностей рельефа планеты можно судить о показателе опасности ее рельефа. Основной опасностью при движении по поверхности Марса для колесного марсохода являются наклоны и препятствия. Исходя из требований устойчивости положения марсохода при его движении и способности преодоления препятствий были выбраны следующие топографические коэффициенты для описания показателя опасности: угол наклона местности, шероховатость поверхности, размах рельефа.

В новой модификации алгоритма Lazy AT для получения безопасной траектории движения марсохода предлагается использовать индикатор опасности местности (индикатор риска), который учитывается в модификации алгоритма Risk Lazy AT.

Сравнительный анализ результатов моделирования алгоритмов Risk Lazy AT и Lazy Theta* показал, что предложенный новый алгоритм Risk Lazy AT может обеспечить безопасное движение подвижного объекта по поверхности планеты.

Основываясь на реальных данных о рельефе поверхности Марса, была разработана цифровая карта поверхности планеты и проведено моделирование пространственного маршрута движения марсохода с помощью нового алгоритма Risk Lazy AT. 

Об авторах

Гуоянь Ван
Московский государственный технический университет им. Н. Э. Баумана.
Россия

 аспирант.

Москва.



А. В. Фомичев
Московский государственный технический университет им. Н. Э. Баумана.
Россия

канд. техн. наук, доц.

Москва.



Список литературы

1. Carsten J., Rankin A., Ferguson D., Stentz A. Global path planning on board the mars exploration rovers // Aerospace Conference. 2007. С. 1—11.

2. Тань Л., Фомичев А. Планирование пространственного маршрута полета беспилотного летательного аппарата с использованием методов частично целочисленного линейного программирования // Вестник Московского государственного технического университета им. Н. Э. Баумана. Сер. "Приборостроение". 2016. № 2 (107).

3. Ferguson D., Stentz A. Using interpolation to improve path planning: The Field D* algorithm // Journal of Field Robotics. 2006. Vol. 23, N. 2. P. 79—101.

4. Фомичев А. В., Тань Л. Разработка алгоритма быстрой компенсации погрешностей комплексированной инерциально-спутникой системы навигации малогабаритных беспилотных летательных аппаратов в условиях сложной среды // Наука и образование: научное издание МГТУ им. Н. Э. Баумана. 2015. № 10.

5. Фомичев А. В., Ван Г. Сравнительный анализ методов планирования маршрута движения для планетохода // Информационные системы и технологии. 2016.

6. URL: https://ru.wikipedia.org/wiki/Эвристический_алгоритм (дата обращения 25.04.2018).

7. Nash A., Koenig S. Any-angle path planning // AI Magazine. 2013. Vol. 34, N. 4. P. 85—107.

8. Choi S., Lee J. Y., Yu W. Fast any-angle path planning on grid maps with non-collision pruning // Robotics and Biomimetics (ROBIO), 2010 IEEE International Conference. 2010. P. 1051—1056.

9. Uras T., Koenig S. Speeding-Up Any-Angle Path-Planning on Grids // ICAPS. 2015. P. 234—238.

10. Nash A., Daniel K., Koenig S., Aelner A. Theta*: anyangle path planning on grids // AAAI. 2007. Vol. 7. P. 1177—1183. 11. Mendonca P., Goodwin S. C-Theta*: Cluster Based PathPlanning on Grids // Computational Science and Computational Intelligence (CSCI), 2015 International Conference. 2015. P. 605—608.

11. Nash A., Koenig S. and Tovey C. Lazy theta*: Any-angle path planning and path length analysis in 3d //Third Annual ymposium on Combinatorial Search. 2010.

12. URL: https://en.wikipedia.org/wiki/Spirit_(rover) (дата обращения 25.04.2018). 14. URL: https://astrogeology.usgs.gov/search/map/Phobos/MarsExpress/HRSC/Phobos_ME_HRSC_DEM_Global_2ppd (дата обращения 25.04.2018).


Для цитирования:


Ван Г., Фомичев А.В. Алгоритм планирования безопасного маршрута движения марсохода с учетом рельефа местности. Мехатроника, автоматизация, управление. 2018;19(11):734-744. https://doi.org/10.17587/mau.19.734-743

For citation:


Wang G., Fomichev A.V. Development of a Non-hazardous Path Planning Algorithm for Mars Rover in Real Terrain Enviroment. Mekhatronika, Avtomatizatsiya, Upravlenie. 2018;19(11):734-744. (In Russ.) https://doi.org/10.17587/mau.19.734-743

Просмотров: 81


ISSN 1684-6427 (Print)
ISSN 2619-1253 (Online)