طراحی مسیر درخت جستجوی سریع تصادفی برای ربات عمود پرواز بدون سرنشین در بستر تست پردازشگر در حلقه

نوع مقاله : مقاله پژوهشی

نویسنده

مجتمع دانشگاهی مکانیک، دانشگاه صنعتی مالک اشتر

چکیده

طراحی مسیر یکی از گلوگاه‌های باز تحقیقاتی جهت ایجاد خودمختاری در ربات‌های بدون‌سرنشین می‌باشد. در فضاهای شهری و محیط‌های بسته با افزایش تعداد موانع و قیدهای پیرامونی، پیچیدگی محاسباتی مورد نیاز برای الگوریتم‌های طراحی مسیر کامل با مرتبهO(n2) افزایش می‌یابد. هدف این مقاله ارائه یک الگوریتم طراحی مسیر مبتنی بر نمونه برداری تصادفی برای یک ربات عمود پرواز بدون‌سرنشین و تست زمان واقعی آن در محیط xPC-Target می‌باشد. برای این منظور، روش درخت جستجو سریع تصادفی پیشنهاد می‌گردد. الگوریتم پیشنهادی کامل احتمالاتی بوده و همچنین امکان اعمال قیدهای غیرهولونومیک در گره ‌های درخت جستجویی مسیر را دارا می‌باشد. جهت اعتبار سنجی و اعتبار بخشی به الگوریتم طراحی مسیر پیشنهادی پیش از انجام تست‌های پر ریسک و پر هزینه میدانی، بستر تست پردازنده در حلقه در محیط نرم افزار xPC-Target متلب در نظر گرفته شده است. پردازنده هدف مد نظر در این تست، تکبرد صنعتی مدل SBC84710 شرکت Axiomtek می باشد. در این تست دو سناریو آزمون با پیچیدگی متفاوت تدوین شده است. نتایج نشان می‌دهند که الگوریتم درخت جستجو سریع تصادفی پیشنهادی جهت طراحی مسیر برای ربات عمود پرواز مد نظر با بهرگیری از ماهیت تصادفی خود قادر به طراحی مسیر سریع برای ربات می‌باشد. همچنین به دلیل درگیر نمودن مدل دینامیکی ربات در فرایند تولید گره‌های تصادفی و شاخه-های درخت جستجو، در مسیر طراحی شده هر دو نوع قید سینماتیکی و دینامیکی لحاظ شده‌اند و لذا منجر به طراحی یک مسیر عملیاتی با قابلیت رهگیری بالا توسط ربات شده است.

کلیدواژه‌ها


  1. Cress, J.J., Hutt, M., Sloan, J., Bauer, M., Feller, M. and Goplen, S., "Us geological survey unmanned aircraft systems (uas) roadmap 2014, US Department of the Interior, US Geological Survey, (2015).
  2. Zhao, Y., Zheng, Z. and Liu, Y., "Survey on computational-intelligence-based uav path planning", Knowledge-Based Systems, Vol. 158, No., (2018), 54-64.
  3. Kavraki, L.E., Svestka, P., Latombe, J.-C. and Overmars, M.H., "Probabilistic roadmaps for path planning in high-dimensional configuration spaces", IEEE Transactions on Robotics and Automation, Vol. 12, No. 4, (1996), 566-580.
  4. Aggarwal, S. and Kumar, N., "Path planning techniques for unmanned aerial vehicles: A review, solutions, and challenges", Computer Communications, Vol. 149, No., (2020), 270-299.
  5. Patle, B., Pandey, A., Parhi, D. and Jagadeesh, A., "A review: On path planning strategies for navigation of mobile robot", Defence Technology, Vol. 15, No. 4, (2019), 582-606.
  6. Panda, M., Das, B., Subudhi, B. and Pati, B.B., "A comprehensive review of path planning algorithms for autonomous underwater vehicles", International Journal of Automation and Computing, Vol. 17, No. 3, (2020), 321-352.
  7. Ab Wahab, M.N., Nefti-Meziani, S. and Atyabi, A., "A comparative review on mobile robot path planning: Classical or meta-heuristic methods?", Annual Reviews in Control, Vol., No., (2020).
  8. Yuan, C., Liu, G., Zhang, W. and Pan, X., "An efficient rrt cache method in dynamic environments for path planning", Robotics and Autonomous Systems, Vol. 131, No., (2020), 103595.
  9. Low, E.S., Ong, P. and Cheah, K.C., "Solving the optimal path planning of a mobile robot using improved q-learning", Robotics and Autonomous Systems, Vol. 115, No., (2019), 143-161.
  10. Noreen, I., Khan, A. and Habib, Z., "Optimal path planning using rrt* based approaches: A survey and future directions", Int. J. Adv. Comput. Sci. Appl, Vol. 7, No. 11, (2016), 97-107.
  11. Le, A.V., Arunmozhi, M., Veerajagadheswar, P., Ku, P.-C., Minh, T.H.Q., Sivanantham, V. and Mohan, R.E., "Complete path planning for a tetris-inspired self-reconfigurable robot by the genetic algorithm of the traveling salesman problem", Electronics, Vol. 7, No. 12, (2018), 344.
  12. Taheri, E., Ferdowsi, M.H. and Danesh, M., "Closed-loop randomized kinodynamic path planning for an autonomous underwater vehicle", Applied Ocean Research, Vol. 83, No., (2019), 48-64.
  13. Liu, X.-h., Zhang, D., Zhang, J., Zhang, T. and Zhu, H., "A path planning method based on the particle swarm optimization trained fuzzy neural network algorithm", Cluster Computing, Vol., No., (2021), 1-15.
  14. Chen, J., Du, C., Zhang, Y., Han, P. and Wei, W., "A clustering-based coverage path planning method for autonomous heterogeneous uavs", IEEE Transactions on Intelligent Transportation Systems, Vol., No., (2021).
  15. Chi, W., Ding, Z., Wang, J., Chen, G. and Sun, L., "A generalized voronoi diagram based efficient heuristic path planning method for rrts in mobile robots", IEEE Transactions on Industrial Electronics, Vol., No., (2021).
  16. Fazlollahtabar, H. and Hassanli, S., "Hybrid cost and time path planning for multiple autonomous guided vehicles", Applied Intelligence, Vol. 48, No. 2, (2018), 482-498.
  17. Cuevas, L., Ramirez, M., Shames, I. and Manzic, C., "Path planning under risk and uncertainty of the environment", in 2021 American Control Conference (ACC), IEEE. Vol., No. Issue, (2021), 4231-4236.
  18. Folker, H., Ritchie, M., Charlish, A. and Griffiths, H., "Sensor path planning using reinforcement learning", in Information Fusion, Elsevier. Vol., No. Issue, (2020).
  19. Tang, Z., Chen, B., Lan, R. and Li, S., "Vector field guided rrt* based on motion primitives for quadrotor kinodynamic planning", Journal of Intelligent & Robotic Systems, Vol. 100, No. 3, (2020), 1325-1339.
  20. Silveira, J., Givigi, S.N., Freire, E.O., Molina, L. and Carvalho, E., "Aggressive motion planning for a quadrotor system with slung load based on rrt", in 2020 IEEE International Systems Conference (SysCon), IEEE. Vol., No. Issue, 1-7.
  21. Zhang, P., Li, R., Shi, Y. and He, L., "Indoor navigation for quadrotor using rgb-d camera", in Proceedings of 2018 Chinese Intelligent Systems Conference, Springer. Vol., No. Issue, (2019), 497-506.
  22. Gao, F., Lin, Y. and Shen, S., "Gradient-based online safe trajectory generation for quadrotor flight in complex environments", in 2017 IEEE/RSJ international conference on intelligent robots and systems (IROS), IEEE. Vol., No. Issue, (2017), 3681-3688.
  23. Liu, B., Feng, W., Li, T., Hu, C. and Zhang, J., "A variable-step rrt* path planning algorithm for quadrotors in below-canopy", IEEE Access, Vol. 8, No., (2020), 62980-62989.
  24. Li, X., Qiu, L., Aziz, S., Pan, J., Yuan, J. and Zhang, B., "Control method of uav based on rrt∗ for target tracking in cluttered environment", in 2017 7th International Conference on Power Electronics Systems and Applications-Smart Mobility, Power Transfer & Security (PESA), IEEE. Vol., No. Issue, (2017), 1-4.
  25. Bouzid, Y., Bestaoui, Y. and Siguerdidjane, H., "Quadrotor-uav optimal coverage path planning in cluttered environment with a limited onboard energy", in 2017 IEEE/RSJ International Conference on Intelligent Robots and Systems (IROS), IEEE. Vol., No. Issue, (2017), 979-984.
  26. Connell, D. and La, H.M., "Dynamic path planning and replanning for mobile robots using rrt", in 2017 IEEE International Conference on Systems, Man, and Cybernetics (SMC), IEEE. Vol., No. Issue, (2017), 1429-1434.
  27. Sabatino, F., "Quadrotor control: Modeling, nonlinearcontrol design, and simulation", KTH, School of Electrical Engineering (EES), Automatic Control., Vol., No., (2015).
  28. Bouabdallah, S., Noth, A. and Siegwart, R., "Pid vs lq control techniques applied to an indoor micro quadrotor", in 2004 IEEE/RSJ International Conference on Intelligent Robots and Systems (IROS) (IEEE Cat. No.04CH37566). Vol. 3, No. Issue, (2004), 2451-2456 vol.2453.
  29. Bresciani, T., "Modelling, identification and control of a quadrotor helicopter", MSc Theses, Vol., No. 0280-5316, (2008).
  30. Das, A., Lewis, F. and Subbarao, K., "Dynamic inversion with zero-dynamics stabilisation for quadrotor control", IET Control Theory & Applications, Vol. 3, No. 3, (2009), 303-314.
  31. Kuffner, J.J.a.L., Steven M, "Rrt-connect: An efficient approach to single-query path planning", Proceedings 2000 ICRA. Millennium Conference. IEEE International Conference on Robotics and Automation. Symposia Proceedings (Cat. No. 00CH37065), Vol. 2, No., (2000), 995--1001.
  32. Taheri, E., Ferdowsi, M.H. and Danesh, M., "Fuzzy greedy rrt path planning algorithm in a complex configuration space", International Journal of Control, Automation and Systems, Vol. 16, No. 6, (2018), 3026-3035.