Abstract
Planning the path is the most important task in the mobile robot navigation. This task involves basically three aspects. First, the planned path must run from a given starting point to a given endpoint. Secondly, it should ensure robot’s collision-free movement. Thirdly, among all the possible paths that meet the first two requirements it must be, in a certain sense, optimal.Methods of path planning can be classified according to different characteristics. In the context of using intelligent technologies, they can be divided into traditional methods and heuristic ones. By the nature of the environment, it is possible to divide planning methods into planning methods in a static environment and in a dynamic one (it should be noted, however, that a static environment is rare). Methods can also be divided according to the completeness of information about the environment, namely methods with complete information (in this case the issue is a global path planning) and methods with incomplete information (usually, this refers to the situational awareness in the immediate vicinity of the robot, in this case it is a local path planning). Note that incomplete information about the environment can be a consequence of the changing environment, i.e. in a dynamic environment, there is, usually, a local path planning.Literature offers a great deal of methods for path planning where various heuristic techniques are used, which, as a rule, result from the denotative meaning of the problem being solved. This review discusses the main approaches to the problem solution. Here we can distinguish five classes of basic methods: graph-based methods, methods based on cell decomposition, use of potential fields, optimization methods, фтв methods based on intelligent technologies.Many methods of path planning, as a result, give a chain of reference points (waypoints) connecting the beginning and end of the path. This should be seen as an intermediate result. The problem to route the reference points along the constructed chain arises. It is called the task of smoothing the path, and the review addresses this problem as well.
Highlights
Обзор посвящен методам построения пути беспилотного аппарата в среде с препятствиями
Что неполная информация об окружающей среде может быть следствием меняющейся обстановки, т.е. в условиях динамической среды планирование пути, как правило, локальное
Dynamic obstacle-avoiding path plan for robots based on a new artificial potential field function // Control Theory and Applications. 2005
Summary
В последние годы этот класс методов привлек заметный интерес исследователей. Основные методы этого класса показаны на рис. граф (или дерево) отражает состояния, в которых может находиться робот: каждый узел представляет одно состояние робота. Использование диаграмм Вороного также приводит к построению допустимого пути, максимально удаленного от препятствий, при этом обеспечивает дополнительные возможности с точки зрения позиционирования робота. Методы структурирования свободного пространства и диаграммы Вороного дают более безопасный путь с точки зрения столкновения с препятствиями, но общая длина пути увеличивается. Построение графа состоит не только в выборе путевых точек, но и в выборе ребер, их соединяющих. Поэтому используют упрощенный вариант — локальный, при котором для каждой точки в качестве пары просматривают только близко расположенные точки (либо ближайшие n точек, либо все точки, расположенные на расстоянии не более d; n или d — параметр алгоритма). Методы на основе графов или деревьев удобно использовать в статической окружающей среде, поскольку построение графа подразумевает использование полной информации об окружающей среде, которая должна быть известна заранее. Например, другого движущегося робота, в этих методах трудно поддается интерпретации и не позволяет строить граф
Sign-in/Register to view highlights & summary 
Published Version
Talk to us
Join us for a 30 min session where you can share your feedback and ask us any queries you have
Schedule a callDisclaimer: All third-party content on this website/platform is and will remain the property of their respective owners and is provided on "as is" basis without any warranties, express or implied. Use of third-party content does not indicate any affiliation, sponsorship with or endorsement by them. Any references to third-party content is to identify the corresponding services and shall be considered fair use under The CopyrightLaw.
