ISSN 2071-8594

Российская академия наук

Главный редактор

Г.С. Осипов

К.С. Яковлев, Д.А. Макаров, Е.С. Баскин "Метод автоматического планирования траектории беспилотного летательного аппарата в условиях ограничений на динамику полета"

Аннотация.

В статье решается задача планирования траектории беспилотного летательного аппарата мультиро- торного типа. Предлагается метод, позволяющий на основе модели динамики полета и допустимого управления, а также при некоторых разумных предположениях, определить ограничения на геометрию траектории. На основе этого описывается новый алгоритм планирования траектории, учитывающий геометрические ограничения. Приводятся результаты экспериментальных исследований алгоритма. В качестве модельной рассматривается задача планирования траектории маловысотного полета в городских условиях.

Ключевые слова:

беспилотное транспортное средство, беспилотный летательный аппарат, система управления, интеллектуальная система управления, навигация, планирование, планирование траектории, построение пути, эвристический поиск, геометрические ограничения.

Стр. 3-17.

Полная версия статьи в формате pdf.

REFERENCES

1. Osipov G.S., Tikhomirov I.A., Khachumov V.M., Yakovlev K.S. Intellektualnoe upravlenie transportnymi sredstvami: standarty, proekty, realizatsii // Aviakosmicheskoe priborostroenie. 2009. № 6. s. 34–43.
2. Yakovlev K.S., Makarov D.A., Panov A.I., Zubarev D.V. Printsipy postroeniya mnogourovnevykh arkhitektur sistem upravleniya bespilotnymi letatelnymi apparatami // Aviakosmicheskoe priborostroenie. 2013. № 4. s. 10-28.
3. Kendoul F. Survey of advances in guidance, navigation, and control of unmanned rotorcraft systems // Journal of Field Robotics. 2012. V. 29. №. 2. P. 315-378.
4. Yakovlev K.S., Petrov A.V., Khitkov V.V. Programmnyy kompleks navigatsii i upravleniya bespilotnymi transportnymi sredstvami // Informatsionnye tekhnologii i vychislitelnye sistemy. 2013. № 3. S. 72-83.
5. Yap P. Grid-based path-finding // Advances in Artificial Intelligence. Berlin Heidelberg: Springer, 2002. P. 44-55.
6. Yakovlev K. S. Grafy spetsialnoy struktury v zadachakh planirovaniya traektorii // Trudy III mezhdunarodnoy konferentsii «Sistemnyy analiz i informatsionnye tekhnologii SAIT-2009». 2009.
7. Wooden D. T. Graph-based path planning for mobile robots : dis. Georgia Institute of Technology. 2006.
8. Kavraki L. E. et al. Probabilistic roadmaps for path planning in high-dimensional configuration spaces // Robotics and Automation, IEEE Transactions on. 1996. V. 12. № 4. P. 566-580.
9. Yakovlev K.S., Baskin Ye.S. Grafovye modeli v zadache planirovaniya traektorii na ploskosti // Iskusstvennyy intellekt i prinyatie resheniy. 2013. №1. C. 5-12.
10. Dijkstra E.W. A note on two problems in connexion with graphs //Numerische mathematik. 1959. V.1. №. 1. P. 269-271.
11. Pearl J. Heuristics. Reading, Massachusetts: Addison-Wesley Publishing Company, 1984.
12. Hart P. E., Nilsson N. J., Raphael B. A formal basis for the heuristic determination of minimum cost paths // Systems Science and Cybernetics, IEEE Transactions on. 1968. V.4. №. 2. P. 100-107.
13. Korf R.E. Artificial intelligence search algorithms // CRC Handbook of Algorithms and Theory of Computation, M.J. Atallah (Ed.). Boca Raton, FL: CRC Press, 1998.
14. Variants of A* // [Elektronnyy resurs] URL:
http://theory.stanford.edu/~amitp/GameProgramming/Vari ations.html (data obrashcheniya: 20.08.2014).
15. Likhachev M., Stentz A. R* Search. // In Proceedings of the Twenty-Third AAAI Conference on Artificial Intelligence. Menlo Park, Calif. 2008
16. Yakovlev K.S. HGA*: effektivnyy algoritm planirovaniya traektorii na ploskosti // Iskusstvennyy intellekt i prinyatie resheniy. 2010. № 2. C. 16-25.
17. Latombe J. Robot Motion Planning. Boston: Kluwer Academic Publishers, 1991.
18. Kim H., Park B., Myung H. Curvature Path Planning with
High Resolution Graph for Unmanned Surface Vehicle // Robot Intelligence Technology and Applications. 2013. P. 147-154.
19. LaValle S. M., Kuffner Jr J. J. Rapidly-exploring random trees: Progress and prospects. In Algorithmic and Computational Robotics: New Directions. 2000.
20. Bertram D. et al. An integrated approach to inverse kinematics and path planning for redundant manipulators // Robotics and Automation, 2006. ICRA 2006. Proceedings 2006 IEEE International Conference on. 2006. P. 1874-1879.
21. Zhulev V.I., Leushkin V.S., Nguen T.N. Planirovanie lokalnoy traektorii avtomobilya-robota v realnom vremeni // Vestnik RGRTU. 2013. № 4 (46). Chast 3.
22. Korytov M.S. Avtomatizatsiya sinteza optimalnykh traektoriy peremeshcheniya gruzov mobilnymi gruzopodemnymi kranami v neodnorodnom organizovannom trekhmernom prostranstve. Omsk: SibADI, 2012. 380 s.
23. Haklay M., Weber P. Openstreetmap: User-generated street maps // Pervasive Computing. 2008. V. 7. №. 4. P. 12-18.
24. AscTec Nummingbird // [elektronnyy resurs] URL: http://www.asctec.de/en/uav-uas-drone-products/asctec-hummingbird/ (data obrashcheniya: 20.08.2014)
25. Lebedev A.A., Chernobrovkin L. S. Dinamika poleta. M.: Oborongiz, 1962
26. Schoellig A.P., Mueller F.L., D’Andrea R. Optimization- based iterative learning for precise quadrocopter trajectory tracking // Autonomous Robots. 2012. V.33. №.1-2. P.103-127.
27. Brescianini D., Hehn M., D'Andrea R. Quadrocopter pole acrobatics // Intelligent Robots and Systems (IROS), 2013 IEEE/RSJ International Conference. 2013. P. 3472-3479.
28. Bresenham J. E. Algorithm for computer control of a digital plotter //IBM Systems journal. 965. V. 4. №. 1. P. 25-30.
29. Daniel K. et al. Theta*: Any-angle path planning on grids
//Journal of Artificial Intelligence Research. 2010. V. 39. №. 1. P. 533-579.
30. Munoz P., Rodriguez-Moreno M. Improving efficiency in any-angle path-planning algorithms // Intelligent Systems (IS), 2012 6th IEEE International Conference. 2012. P. 213-218.
31. Pitteway M. L. V. Algorithms of conic generation // Fundamental algorithms for computer graphics. Springer Berlin Heidelberg, 1991. – S. 219-237.
32. Yakovlev, K., Baskin, E., & Hramoin, I. (2014). Fine-tuning Randomized Heuristic Search for 2D Path Planning: Finding the Best Input Parameters for R* Algorithm through Series of Experiments. In Artificial Intelligence: Methodology, Systems, and Applications (pp. 278-285). Springer International Publishing.