核心概念
本文提出了一種名為 MASPA 的新型路徑規劃策略,用於解決繫繩袋鼠機器人系統在三維受限環境中的路徑規劃問題,該策略通過最小化地面機器人和無人機行進的總距離來優化路徑,並利用繫繩的幾何特性和障礙物形狀來有效地確定可行的無人機起飛點。
摘要
書目資訊
Capitán, J., Díaz-Báñez, J. M., Pérez-Cuéllar, M. A., Rodríguez, F., & Ventura, I. (2024). An efficient strategy for path planning with a tethered marsupial robotics system. arXiv preprint arXiv:2408.02141v2.
研究目標
本研究旨在開發一種高效的策略,用於解決繫繩袋鼠機器人系統在三維受限環境中的路徑規劃問題。
方法
- 本文提出了一種名為 MASPA(袋鼠序列路徑規劃方法)的新策略,該策略基於對地面機器人和無人機運動進行順序規劃。
- 該策略首先計算空間中一組離散的、可行的無人機起飛點,然後創建一個由地面機器人初始點、地面障礙物和地面候選位置生成的能見度圖。
- 最後,利用該圖為地面機器人規劃一條從起始點到最佳候選點的無碰撞路徑,以便最小化空中和地面路徑的總和。
- 為了有效地確定可行的無人機起飛點,本文引入了多邊形能見度問題 (PVP),並提出了一種名為 PVA(多邊形能見度算法)的新算法來解決該問題。
主要發現
- PVA 算法利用繫繩的凸性和障礙物的幾何形狀,可以有效地確定無人機的可行起飛點。
- 模擬測試結果表明,與基於 RRT*(快速探索隨機樹)的基準規劃算法相比,MASPA 策略可以在幾秒鐘內解決複雜情況,並且表現更出色。
主要結論
- MASPA 策略為繫繩袋鼠機器人系統提供了一種高效且有效的路徑規劃解決方案。
- PVA 算法作為 MASPA 策略的關鍵組成部分,顯著減少了計算時間,使其適用於緊急情況。
意義
這項研究對機器人領域做出了貢獻,特別是在受限環境中運行繫繩機器人系統的路徑規劃方面。所提出的 MASPA 策略和 PVA 算法有可能提高各種應用的效率和可靠性,例如緊急任務、檢查和探索。
局限性和未來研究
- 本文假設地面機器人和無人機的運動是連續的,未考慮同時運動的情況。
- 未來研究可以探討將 MASPA 策略擴展到具有多個無人機或更複雜繫繩模型的更複雜場景。
統計資料
該算法的時間複雜度為 O(n²),其中 n 是障礙物的頂點總數。
該策略基於最小化地面機器人和無人機行進的總距離。