Алгоритм планирование траекторий движения мобильных роботов на предприятии
Тема "Планирование траекторий движения мобильных роботов на предприятии. Алгоритм" является очень актуальной и важной в современном мире и предприятиях. Роботизация и автоматизация процессов становятся все более распространенными и широко применяемыми в различных отраслях, таких как производство, логистика, складское хозяйство и другие.
Мобильные роботы играют значительную роль в улучшении эффективности и оптимизации операций на предприятиях. Они способны выполнять разнообразные задачи, такие как перемещение грузов, обслуживание оборудования, инспектирование и т.д. Однако эффективное движение мобильных роботов требует точного планирования и оптимального выбора траекторий.
Именно поэтому, моделирование и планирование траекторий являются ключевыми аспектами в разработке и управлении мобильными роботами. Они позволяют оптимизировать движение роботов, учитывая различные ограничения и цели, такие как избегание препятствий, минимизация времени и энергозатрат, учет динамических условий и т.д.
Оглавление
Глава№1. Актуальность работы. Обзор и выбор алгоритмов. 5
1.1. Актуальность Выбранной темы. 5
1.2. Обзор существующих алгоритмов Поиска Оптимального пути. 7
1.6. Алгоритм поиска в ширину. 18
1.7. сравнение и выбор алгоритма для дальнейшей работы.. 19
Глава №2. Апроприация алгоритма. 23
2.1. Обоснование выбора языка программирования и среды разработки. 23
2.2. Подготовка к работе с алгоритмом. 25
2.3. Подготовка к реализации алгоритма в среде Godot. 27
2.4. ВНедрение алгоритма поиска пути для среды Godot 31
Глава №3. Экспериментальная часть. 44
3.1. Обзор эвристических функций. 44
3.2. Подготовка карты и алгоритма для экспериментов с эвристическими функциями. 46
3.3. Эксперимент с эвристической функцией евклидова расстояния. 48
3.4. Эксперимент с эвристической функцией расстояния до Манхеттена. 53
3.5. Эксперименты с эвристической функцией Чебышева. 58
3.6. Вывод на основании экспериментальных данных. 64
3.7. Практическое применение алгоритма поиска для карты из полигонов. 67
Список используемой литературы. 72
Список используемой литературы
.Алгоритм поиска A* интернет ресурс: https://ru.wikipedia.org/wiki/A*Алгоритм A*, интернет ресурс: https://vitalissius.github.io/A-Star-Pathfinding-for-Beginners/Алгоритм Дейкстры, интернет ресурс: https://ru.wikipedia.org/wiki/Алгоритм_ДейкстрыЗадача Коммивояжера, интернет ресурс: https://ru.wikipedia.org/wiki/Задача_коммивояжёра#Алгоритмическая_сложностьЗадача Коммивояжера, интернет ресурс: https://shra.ru/hobbies/classic-commy-task/"A* Search: An Algorithm for Graph Traversal" by Peter Hart, Nils Nilsson, and Bertram Raphael
Dijkstra's algorithm: An introduction" by Piotr L. Adamczyk
The Traveling Salesman Problem: Overview of Applications, Formulations, and Solution Approaches" by Gelsomina Salimbeni and Pieter Vansteenwegen
Principles of Robot Motion: Theory, Algorithms, and Implementations" - H. Choset, K. M. Lynch, S. Hutchinson, G. Kantor, W. Burgard, L. E. Kavraki, S. Thrun. MIT Press. 2005.
"Planning Algorithms" - S. M. LaValle. Cambridge University Press. 2006.
"Robotics: Modelling, Planning and Control" - B. Siciliano, L. Sciavicco, L. Villani, G. Oriolo. Springer. 2020.
"Robot Motion Planning and Control" - J. M. Burdick, J. K. Salisbury. Springer. 1987.
Онлайн-ресурсы:
Алгоритмы поиска пути, основанные на задаче коммивояжера, имеют свои преимущества и недостатки. Давайте рассмотрим их подробнее:
Преимущества:
- Гарантированное нахождение оптимального пути: Алгоритмы, основанные на задаче коммивояжера, гарантированно находят оптимальный путь, который проходит через все заданные точки и возвращается в исходную точку. Это особенно полезно, когда требуется найти оптимальный маршрут для посещения нескольких мест или точек.
- Универсальность: Алгоритмы коммивояжера могут применяться в различных областях, где требуется построение оптимального пути. Например, они могут использоваться для оптимизации доставки грузов, маршрутизации транспортных средств или планирования маршрутов обслуживания.
- Масштабируемость: Существуют эффективные алгоритмы, способные решать задачу коммивояжера для большого числа точек. Некоторые алгоритмы, такие как "Муравьиный алгоритм" или "Генетический алгоритм", могут обрабатывать задачи с сотнями и даже тысячами точек.
Недостатки:
- Время выполнения: Задача коммивояжера является NP-полной, что означает, что для большого числа точек исчисление оптимального пути может потребовать огромного количества времени. Поэтому, при большом размере задачи, поиск оптимального решения может быть вычислительно сложным и занимать слишком много времени.
- Возможность локальных оптимумов: Некоторые алгоритмы поиска пути на основе задачи коммивояжера могут застревать в локальных оптимумах. Это означает, что алгоритм может найти путь, который является локально оптимальным, но не является глобально оптимальным. В таких случаях результат может быть неидеальным.