Разработан алгоритм для роботов, который поможет избежать столкновения с припятствиями
Исследователи Университета Южной Австралии разработали алгоритм, который поможет роботам избежать столкновения с людьми и другими движущимися препятствиями на своем пути.
Преподаватель мехатроники Университета Южной Австралии доктор Хабиб Хабибулла и его коллеги создали компьютерную модель, которая позволяет мобильным роботам распознавать и обходить неожиданные препятствия, находя самый быстрый и безопасный путь к цели.
В новой работе, опубликованной в журнале Journal of Field Robotics, доктор Хабибулла описывает, как его команда объединила лучшие элементы существующих алгоритмов, чтобы создать не допускающего столкновений робота TurtleBot, способного регулировать свою скорость и углы поворота.
"Существует два типа стратегий планирования пути для мобильных роботов, в зависимости от того, используются ли они в стационарных условиях или сталкиваются с движущимися препятствиями, такими как люди или машины. Первый вариант довольно легко запрограммировать, но второй - более сложный", - отметил доктор Хабибулла.
На рынке существует несколько алгоритмов, пытающихся решить проблему столкновения роботов с движущимися объектами, но ни один из них не является надежным.
Исследователи из UniSA протестировали свою модель в сравнении с двумя распространенными онлайн алгоритмами предотвращения столкновений - динамическим оконным подходом (DWA) и искусственным потенциальным полем (APF) - и обнаружили, что их модель оказалась на высоте.
В серии симуляций в девяти различных сценариях они сравнили частоту столкновений, среднее время до пункта назначения и среднюю скорость робота.
В каждом сценарии алгоритм, разработанный UniSA, помог роботам успешно пройти путь без столкновений. Для сравнения, модель DWA была эффективна лишь на 66 процентов, столкнувшись с объектами в трех из девяти симуляций. Модель APF также была свободна от столкновений, но ей потребовалось больше времени, чтобы достичь цели.
"Наш предложенный метод иногда проходил более длинный путь, но он был быстрее и безопаснее, избегая всех столкновений"
Доктор Хабибулла говорит, что их алгоритм может быть применен во многих средах, включая промышленные склады, где обычно используются роботы, для роботизированного сбора, упаковки и гранулирования фруктов, а также для ресторанных роботов, доставляющих еду с кухни на стол.
Разработанный в UniSA алгоритм может направлять TurtleBot на остановку, поворот и даже изменение направления движения, если он встречает что-либо на своем пути.
"Это также может стать потенциальным решением для сельскохозяйственных роботов, например, автономных газонокосилок, наземных роботов для наблюдения за посевами и автономных роботов для прополки, где часто присутствуют дети, домашние и другие животные", - сказал доктор Хабибулла.
"Локальное планирование пути для автономных мобильных роботов путем интеграции модифицированного подхода динамического окна и улучшенного метода следования за разрывом" опубликовано в журнале Journal of Field Robotics.
