CC BY
26
АВТОМАТИЗАЦИЯ И УПРАВЛЕНИЕ ТЕХНОЛОГИЧЕСКИМИ ПРОЦЕССАМИ И ПРОИЗВОДСТВАМИ
УДК 662-503.54-57; 623.437.3.093 DOI: 10.24412/2071-6168-2022-6-101-111
МНОГОСЛОЙНЫЕ КАРТЫ ПРОХОДИМОСТИ ДЛЯ ОБЕСПЕЧЕНИЯ
АВТОМАТИЗАЦИИ УПРАВЛЕНИЯ ДВИЖЕНИЕМ НАЗЕМНЫХ МОБИЛЬНЫХ ПЛАТФОРМ
Р.Ю. Добрецов, В.А. Соколова, С.И. Затенко, А.А. Иванов, А.А. Ореховская, М.А. Мельников
Целью исследования является разработка принципов построения и использования многослойных карт проходимости для мобильных шасси. Базовым методом является представление местности, по которой движется мобильная платформа, в виде совокупности ячеек дискретного рабочего поля. Каждая ячейка имеет размер, определенный габаритом рассматриваемого шасси. В простейшей карте проходимости ячейка имеет форму прямоугольника или квадрата и помечается, как «проходимая» или «непроходимая», что позволяет проложить маршрут с учетом проходимости местности. В предлагаемом варианте карты ячейка характеризуется набором данных, представляемых в виде вектора. Каждая компонента вектора входит в состав некоторой «информационной поверхности», называемой слоем. Карта содержит слои проходимости, энергоэффективности и т.д. Прокладка маршрута может осуществляться по алгоритмам группы методов, родственных методу Ли. Предложены принципы построения многослойных карт проходимости. Предложен вариант карты, основанной на шестиугольных ячейках. Предложен принцип прокладки оптимального маршрута движения транспортного средства, допускающий использование различных критериев оптимизации. В рамках задачи о прокладке маршрута предложен способ построения коридора для безопасного прохода транспортного средства. Определены перспективы применения многослойных карт проходимости в задачах управления транспортными и транспортно-технологическими платформами и задачах группового управления. Представлены основы технологии подготовки информации о местности, а также принципы использования этой информации при решении транспортной задачи, приведены примеры.
Ключевые слова: устойчивость, управляемость, подвижность, транспорт, транспортная задача, автономное управление, навигация.
Фактическое состояние окружающей среды накладывает ряд ограничений на подвижность шасси. Подвижность, как более общий параметр включает в себя проходимость, устойчивость и управляемость.
Проходимость традиционно разбивается на геометрическую (габаритные ограничения) и опорно-сцепную (ограничения по передаче силы тяги). Устойчивость и управляемость сохраняются сферическим роботом в относительно небольшом диапазоне углов наклона опорной поверхности.
Таким образом, рассматриваемую местность можно разбить на зоны непроходимые для машины с заданными параметрами и зоны, в которых движение разрешено. Предельным размером зоны представляется ячейка в виде квадрата со стороной, равной наибольшему габаритному размеру шасси (обычно это - габаритная длина транспортного средства). Совокупность таких ячеек объединяется в дискретное рабочее поле. С каждой ячейкой ассоциируется некоторое значение, описывающее возможность преодоления ячейки. В простейшем случае, например, «0», если ячейка допустима для движения, или «1», если ячейка содержит непреодолимое препятствие. Описанное дискретное рабочее поле известно, как «карта проходимости» (см, например, публикации
[1, 2, 3]).
Известные в топологии принципы заполнения поверхностей геометрическими примитивами и вариабельность направления движения машины через ячейки дискретного рабочего поля приводят к предположению, что целесообразно использовать шестиугольную форму ячеек, а каждый шестиугольник строится на основе вписанной окружности с диаметром, равным наибольшему габаритному размеру шасси.
В рамках данной статьи ограничимся работой с ячейками в виде квадрата ради упрощения графической интерпретации задачи.
Очевидно, что для ячеек, разрешенных для движения, полезно было бы с каждой ячейкой ассоциировать максимум полезных для решения решаемых задач данных. Формой представления с математической точки зрения является вектор, каждая компонента которого отвечает за свой параметр. Таким образом, получаем концепцию многослойной карты проходимости, содержащий, например, слой проходимости, слой энергозатрат [3] и т.д.
Например, для оценки энергозатрат на формируемом маршруте рассматриваемую местность целесообразно разбить на зоны, условно ограниченные изолиниями -линиями одинаковых энергозатрат. В таком обобщенном виде можно говорить о «слое энергозатрат».
Для прокладки траектории целесообразно представить местность в виде дискретного рабочего поля. Ячейки рабочего поля квадратные, сторона квадрата равна диаметру сферы. Каждая ячейка обладает свойствами. Опишем эти свойства в виде матрицы относительных энергозатрат, задав для непроходимых зон относительные энергозатраты, как «чрезмерные» для рассматриваемого шасси (например, да).
Цель исследования - разработка принципов построения и использования многослойных карт проходимости для мобильных шасси.
Объекты исследований - транспортные и транспортно-технологические колесные и гусеничные машины.
Методы исследований - базовым методом является представление местности, по которой движется мобильная платформа, в виде совокупности ячеек дискретного рабочего поля. Каждая ячейка имеет характерный размер, определенный наибольшим габаритом рассматриваемого шасси. Каждая ячейка характеризуется набором данных, представляемых в виде вектора. Каждая компонента вектора, таким образом, входит в состав некоторой поверхности, которую можно назвать слоем. Таким образом, карта содержит слои проходимости, энергоэффективности и т.д. Прокладка маршрута может осуществляться по алгоритмам группы методов, родственных методу Ли, исходя из специфики постановки транспортной задачи.
Актуальность направления исследований определена потребностью в создании дешевых, эффективных и надежных способов представления информации о местности, по которой движется роботизированное шасси и методов обработки и использования такой информации.
Постановка задачи. Работа с литературными источниками и анализ опыта конструирования шасси транспортно-тяговых машин [4,5,6,7,8,9,10,11] позволяют сформулировать следующие задачи.
1. На основе анализа опыта отрасли предложить подход к развитию концепции дискретных карт проходимости.
2. Предложить математический аппарат и методику (последовательность действий) прокладки маршрута с использованием многослойных карт проходимости.
3. Апробировать модель на примере построения траектории на локальном дискретном рабочем поле, содержащем информацию о препятствиях.
Результаты теоретических исследований. Для автоматизации расчетной оценки энергозатрат на траектории предлагается применить слой энергозатрат, содержащий информацию, сформированную на основе расчетов или полученную экспериментальным путем. В основе слоя энергозатрат, как и собственно слоя проходимости, лежит дискретное рабочее поле размером (n+1)x(m+1) с квадратными ячейками с длиной стороны, равной максимальному габариту шасси (рис. 1).
В отличие от ячеек слоя проходимости, каждая ячейка слоя энергозатрат (ради дальнейшей формализации задачи можно говорить о субслоях; эти субслои подобны слоям карты проходимости и являются удобной иллюстрацией для понимания принципов использования многослойной карты) характеризуется четырьмя параметрами, составляющими вектор р..
Каждый из этих параметров характеризует относительные энергозатраты при движении через ячейку по одному из четырех направлений (параллельных осям координат). В простейшем случае (при отсутствии существенного аэродинамического сопротивления среды) это отношение коэффициента сопротивления движению у для этой ячейки к коэффициенту сопротивления качению fo шасси на горизонтальной недефор-мируемой поверхности. Если ячейка является непроходимой для шасси, параметр принимает некоторое значение t, существенно превосходящее энергетические возможности машины (рис. 2). Карту энергозатрат можно непосредственно использовать, как основу для прокладки маршрута с применением тех же алгоритмов обработки информации, что использовались для традиционной карты проходимости. Выигрышем является снижения числа вычислительных операций при оценке энергозатрат на траектории.
Для экспериментального построения слоя энергозатрат в идеальном случае каждая ячейка на дискретном рабочем поле должна быть пройдена шасси по крайней мере один раз в каждом из четырех направлений. Для машин с электрическим приводом энергозатраты можно определить, воспользовавшись тем, что момент, развиваемый электродвигателем, прямо пропорционален силе тока. При известной скорости движения v можно (для равномерного движения) использовать зависимость (1):
(ДЕД. = UID¡(v^m). (1)
Здесь U и I - бортовое напряжение и сила тока в цепи двигателя тягового привода, ^m -к.п.д. редукторной части привода (постоянная величина).
При постоянной скорости движения и постоянном напряжении питания относительные энергозатраты будут равны отношению токов, потребляемых двигателем тягового привода при прохождении данной ячейки и при движении по недеформируемой горизонтальной поверхности.
Суммарные энергозатраты (при известных значениях механического к.п.д. ре-дукторных частей приводов робота) можно определить сложением энергозатрат для всех используемых в системе движения приводов.
Задача поиска траектории может быть сведена к случаю поиска кратчайшей траектории перемещения между двумя точками при соблюдении заданных ограничений или к поиску маршрута, обеспечивающего минимум энергозатрат. Возможен и комплексный учет многих факторов. В этом случае прибегают к процедуре построения
обобщенного отклика [9]. Рассмотрим методы построения траектории транспортного средства. Во всех случаях известны координаты точек старта и финиша, а также заданы свойства поверхности движения.
Алгоритм Ли относится к алгоритмам поиска кратчайшего пути на планарном графе (разновидность «поиска в ширину»). Используется при трассировке печатных плат, прокладке маршрутов в играх [10,11], при поиске пути транспортных машин-роботов (например, планетоходов) [2]. В настоящее время подобные принципы построения карты используются в некоторых вариантах метода DP-SLAM [12].
Алгоритм работает на дискретном рабочем поле (ограниченная замкнутой линией фигура, в частном случае - прямоугольную), разбитую на прямоугольные ячейки (в частном случае - квадратные). Множество всех ячеек дискретного рабочего поля разбивается на подмножества ячеек: «проходимых» (свободных), т. е при поиске пути их можно проходить; «непроходимых» (препятствия), путь через эту ячейку запрещён. Выделяются стартовая ячейка (источник) и финишная (приемник).
В случае работы с транспортной (транспортно-технологической) машиной для рассматриваемого шасси по этому принципу строится карта проходимости местности [2, 13].
Алгоритм реализует этапы: инициализация; распространение волны; восстановление пути.
При инициализации проводится построение образа множества ячеек обрабатываемого поля, определение атрибутов ячеек - проходимость / непроходимость, старт / финиш.
т+1 1 1 l 1 1 1 1 1 1 1 1 1 ] 1 1 1 1 1 1 1 1 1
т 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1
1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1
1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1
■ -0- -0- --p 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
1 0 0 i> 0 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1
3 1 0 0 b 0 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1
2 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1
1 1 1 0 ¡5 0 1 1 1 1 1 1 ] 1 1 1 1 1 0 0 1 1 1
1 2 i n n+1
т+1 t t t t t t t t f t t t t f t t t t t t t t
т t m p rnm t
t t
t t t
. -pi1 t f f
t t t t
3 t t t Pn 3 t
2 t h2 X. Ha t
1 t t t t t t t t t t t t t t t t t
2 ... : ... п п+1
Рис. 1. Геометрическая интерпретация дискретного рабочего поля в виде карт: вверху — проходимости; внизу - карта энергозатрат (или - слой энергозатарт в составе многослойной карты проходимости
Распространение волны осуществляется проверкой проходимости смежных со стартовой ячеек. Смежные ячейки могут рассматриваться, как окрестность Мура (восемь ячеек, включая диагональные) или окрестности фон Неймана (четыре ячейки, только ортогональные заданной. Волна может иметь форму прямоугольника/квадрата или ромба [2]. Если ячейка является проходимой и ранее не использовалась, в ее атрибут записывается ее порядковый номер на формируемой траектории. Эта точка становится стартовой и процесс прокладки пути повторяется.
104
а
б
Рис. 2. Графическое представление ячейки карты энергозатрат:
а — конкретизированное; б — с приведением символического описания (f и f0 — коэффициенты сопротивления движению на местности и на недеформируемом основании, а — угол наклона поверхности движения)
Восстановление траектории происходит в обратном порядке. Процесс начинается от точки финиша, следующей выбирается точка, имеющая атрибут на единицу меньший.
Известны родственные алгоритмы, используемые при маршрутизации (в частности, при трассировке печатных плат): Hadlock (Хедлок), «A shortest path algorithm for grid graphs» (алгоритм поиска кратчайшего пути для графов сетки) Networks, 1977; Soukup (Сокуп), «Fast maze router» (Быстрая маршрутизация в лабиринте) DAC-78; Mikami & Tabuchi (Миками и Табучи), «A computer program for optimal routing of printed circuit connectors» (Компьютерная программа для оптимальной разводки печатных плат), IFIP, H47, 1968; Hightower (Хайтауэр), «A solution to line-routing problem on the continuous plane» (Решение задача линейной маршрутизации на непрерывной плоскости), DAC-69.
Все эти алгоритмы, тем не менее, не дают гарантии нахождения кратчайшего пути. Трасс с одинаковой протяженностью может быть несколько и нужны дополнительные условия (критерии) отбора наилучшей. Кроме того, формально алгоритм Ли работает так, что строится траектория, состоящая из ортогональных отрезков. Спрямление траектории требует модификации алгоритма.
Для ускорения работы алгоритма целесообразно рассматривать в качестве источников волн текущую стартовую и финишную точки [2].
Принцип полного перебора вариантов траектории отличается от алгоритма Ли принципом рассмотрения окрестностей стартовой точки. Алгоритм пригоден для работы с группами объектов управления и включает следующие этапы.
1. Ставится задача оптимизации: вся группа должна переместиться из множества точек старта {А] во множество точек финиша при минимуме времени и энергозатрат.
2. Строится слой энергозатрат в многослойной карте проходимости. Задача становится дискретной, так как решается на множестве ячеек, на которые разбита карта.
3. Строятся все возможные маршруты из {А] в для каждого объекта
управления. Для решения задачи перебором траекторий потребуется ввести дополнительные правила - задать направление обхода ветвлений графа варианта маршрута против часовой стрелки и исключить угрозы столкновения объектов управления на маршрутах (например, заложив пропуск по принципу помехи справа.
4. Для каждого маршрута вычисляются время в пути и суммарные энергозатраты на движение.
5. Строится комбинация маршрутов (число вариантов Спк, если маршрутов п, объектов управления к и варианты не повторяются).
6. Для каждой комбинации вычисляется значение критерия оптимальности, например, по методу по методу Харрингтона [14]. Такие значения заносятся в вектор D
7. Сравниваются перебором значения из п.5 и выбирается наилучший вариант: dopt = |*||ю , здесь D*:|d;. *} = ^-, . = {1,ш), ш - число компонент векторов D и D *.
Недостатком алгоритма представляются больший, по сравнению с алгоритмом Ли, объем вычислительных операций. Кроме того, найденная траектория будет состоять из ортогональных отрезков и требует спрямления.
Достоинства - алгоритм предусматривает решение задачи трассировки одновременно для группы объектов управления и оптимизацию маршрута в частности по энергозатратам на движение.
Принцип прокладки маршрута минимальной протяженности. Алгоритм также реализуется на дискретном рабочем поле - карте проходимости. В качестве рабочего поля можно использовать карту энергозатрат. Точки старта и финиша задаются до начала реализации алгоритма и лежат в пределах рабочего поля.
Алгоритм включает в себя следующие шаги (см. также рис. 3): назначение текущих точек старта и финиша; построение кратчайшей траектории (прямолинейного отрезка) между этими точками; построение и дискретизация коридора движения объекта управления; идентификация первого препятствия; построение двух вариантов траектории огибания препятствия, выбор кратчайшего пути; проверка целесообразности спрямления траектории; спрямление траектории; переназначение точки старта и переход к шагу 1. Итогом работы алгоритма является траектории, представляющая собой ломаную линию, состоящую в общем случае из невзамноперпендикулярных отрезков, что отличает данную траекторию от результата работы алгоритма Ли. Процесс заканчивается, если текущая стартовая точка совпадает с точкой финиша или решение отсутствует (точка финиша недоступна).
Принцип оценки энергозатрат при прокладке маршрута сводится к суммированию энергозатрат на рассматриваемой траектории для ячеек дискретного рабочего пространства, по которому проходит коридор перемещения шасси робота.
Построение полосы (коридора) требует известных текущих значений положения точек старта и финиша с известными координатами: £ {п?, ms) и ¥ {п/, ш/). Здесь п?, ш?, п/, ш/ е N - координаты центров ячеек. Уравнение прямой: у = ах + Ь . Коэффициенты уравнения прямой, проходящей через точки £ {п?, ш?) и ¥ {п/, ш/) определяются по выражениям (2):
а = {ш>? - ш/)/{т - п/) и Ь = ш? - а • т . (2)
Смещение прямых, ограничивающих коридор, относительно оси коридора, отложенное вдоль оси ординат, обозначим ув. Ширина коридора задается, примем ее равной Б . Коридор ограничен двумя прямыми, задаваемыми системой уравнений (3):
| У: = а1 •х + Ь>. (3)
[у2 = а2 • X + Ь2
Поскольку коэффициент а = tgа, где а - угол наклона прямой (оси траектории), искомое смещение прямых относительно линии траектории определяется выражением (4):
ш? - ш/
°.5Б П5П
ув =-= °.5Б
cos а
cos I агС^
п? - п/
(4)
Выражение (4) применимо при построении коридора для траектории произвольной формы - линии, ограничивающие коридор, будут эквидистантными. Тогда ms1 = ms + у0 и ms2 = ms - у0; mf1 = mf + у0 и mf2 = mf - у0. Соответственно: а1 = (п^ - mf1 )/(ш - пГ) и Ь1 = ms1 - а • ns; а2 =(ms2 - mf2 )/(ш - пГ) и Ь2 = ms2 - а • ш . Для обеспечения прохождения объекта управления по коридору необходимо, чтобы все ячейки, через которые коридор проложен, были пригодны для прохождения машины. Поэтому следующий шаг - выполнение дискретизации коридора (рис. 4).
На рис. 4 коридор построен между точками (тк, msk ) и ¥к (п/к, ш/к ). Символами ° обозначены ячейки, затронутые коридором. Ячейка с координатами центра (г, ]) ограничена прямыми:
Г у = j ± 0.5
\ . (5)
[ х = г ± 0.5
Для выявления пересечения с границами полосы будем задавать номер ячейки
г = 1, п/к . Если выполняется одно из условий (6), то ячейка с координатами (г, j) затронута границами коридора:
и - 0.5 < у1 (г - 0.5) < j + 0.5; j - 0.5 < у2(г - 0.5) < j + 0.5 (б)
\ j - 0.5 < у1(г + 0.5) j + 0.5; j - 0.5 < у2(г + 0.5) j + 0.5.
рк+1
я ->О
с р
X
X X X X
X X
1 X X
0 (+1
& -
ик)
Рк+2=Г(т>
я f^
р 5
X
X X X / - X
р X / / 1 х
с. X X
V к+1 и< 1+2
о*
тя) г-
Рис. 3. Пример прокладки маршрута на карте проходимости: вверху — первые шаги алгоритма; внизу - алгоритм выполнен, пунктирной полужирной ломаной показан
оптимизированный участок траектории
Номер такой ячейки (например, ее координаты) добавляется к списку номеров ячеек, участвующих в формировании коридора. Таким образом, если К - множество ячеек карты, составляющих коридор движения робота, то
(i, j ):[(j - 0.5) < yl(i - 0.5)<( j + 0.5)]u[( j - 0.5)< y 2 (i - 0.5)<(j + 0.5)]
u[( - 0.5) < yl(i + 0.5) <(j + 0.5)]u[(( - 0.5)< y2(i + 0.5)<( + 0.5)] K
(7)
»'Л
о >
Z>
Рис. 4. Дискретизация коридора
Обход препятствия оценивается в двух направлениях (см. рис.3). Траектория прокладывается по ячейкам, помеченным, как свободные, вдоль контура препятствия. Для оптимизации траектории рассматривается возможность ее спрямления между точками перегиба. Условием окончания процесса обхода является возможность построения коридора к точке финиша, в котором возможно продвижение вперед хотя бы на одну ячейку. Полученные траектории сравниваются по длине, и выбирается кратчайшая.
Практические следствия и перспективы. Многослойные карты проходимости представляется целесообразным использовать при решении задач управления одиночными мобильными машинами и группами транспортных или транспортно-технологических машин, в том числе, работающих на поверхностях иных планет. Описанные в статье принципы применимы при решении задачи частичной автоматизации управления движением (активная помощь оператору, автоматизация рутинных задач, связанных с навигацией и др.). Применительно к организации управления автономными машинами сельскохозяйственного комплекса [15,16,17,18,19,20] многослойные карты проходимости представляются наиболее простой и перспективной основой для обеспечения работы таких машин при минимальном вложении средств.
Выводы:
1. Использование многослойных карт проходимости позволит автоматизировать работы по прокладке траектории, решение логистических задач для отдельных шасси и групп машин.
2. Возможность оптимизировать маршрут по различным критериям открывает путь к построению адаптивных алгоритмов управления машинами и транспортной системой в целом.
3. Использование предлагаемого подхода позволит снизить суммарные энергозатраты на выполнение транспортных и иных операций на фоне повышения безопасности эксплуатации машин.
Список литературы
1. Планетоходы / А.Л. Кемурджиан [и др.]. М.: Машиностроение, 1982.
319 с.
2. Авотин Е.В., Добрецов Р.Ю. Автоматическое управление транспортными средствами. СПб: Изд-во Политехн. ун-та, 2013. 92 с.
3. Borisov E.G. ect. Energy expenditure forecasting at path generation of spherical robots within multi-agent system. Indian Journal of Science and Technology. Vol. 9(44), 2016. P. 1-9.
4. Скотников В.А., Мащенский А.А., Солонский А.С. Основы теории и расчета трактора и автомобиля; под ред. В.А. Скотникова. М.: Агропромиздат, 1986. 383 с.
5. Теория и расчет трактора «Кировец» / Е.А. Шувалов и др. Ленинград: Машиностроение, 1980. 208 с.
6. Лесные машины. Кинематические схемы трансмиссий автотранспортных средств лесного комплекса / АГТУ; сост.: О.И. Бачин, А.М. Жигалов. Архангельск: АГТУ, 2003. 65 с.
7. Wong J.Y. Theory of ground vehicles (3rd ed.), edited by J.Y. Wong. John Wiley & sons, Inc, New York, 1972. 528 p.
8. Шеломов В.Б. Теория движения многоцелевых гусеничных и колесных машин. Тяговый расчет криволинейного движения. Санкт-Петербург: Изд-во Политехн. ун-та, 2013. 90 с.
9. Сферический робот как платформа для ведения экологического мониторинга / Добрецов Р.Ю., Борисов Е.Г. и др. // Транспорт. Транспортные сооружения. Экология. 2015. № 3. С. 35-50.
10. Cormen T.H., Leiserson C.E., Rivest R.L., Stein C. Introduction to Algorithms. 3rd edition. The MIT Press, 2009. 1314 с.
11. Lee C.Y. An Algorithm for Path Connections and Its Applications // IRE Transactions on Electronic Computers, 1961. Vol. EC-10. Number 2. P. 364-365.
12. Павловский В.Е., Павловский В.В. Технологии SLAM для подвижных роботов: состояние и перспективы // Мехатроника, автоматизация, управление, 2016, №. 17(6). С. 384-394.
13. Теория наземных транспортных средств / Дж. Вонг; пер. с англ. А.И. Аксенова. М.: Машиностроение, 1982. 284 с.
14. Адлер Ю.П. и др. Планирование эксперимента при поиске оптимальных условий. М.: Наука, 1976. 280 с.
15. Yu.V. Galyshev et al. Transmission of the Perspective Wheel Tractor with Automatic Gearbox: Management of the Power Distribution Mechanism. I^ME., 2018. Vol. 12. No 9. P. 790-796. DOI: 10.15866/ireme.v12i9.15646.
16. Lozin A.V. et al. Hyperbolic steering for tracked vehicles. Lecture Notes in Mechanical Engineering 0(9783319956299), 2019. P. 2367-2374. DOI: 10.1007/978-3-319-95630-5_255.
17. Porshnev G.P. et al 2019 J. Phys.: Conf. Ser. 1177 012010. DOI: 10.1088/17426596/1177/1/012010.
18. Разработка шасси беспилотного трактора для точного земледелия / Галы-шев Ю.В., Поршнев Г.П. и др. // Вестник машиностроения. 2020. №5. С. 47-53. DOI: 10.36652/0042-4633-2020-5-47-53.
19. Dobretsov R.Yu. et al 2021 IOP Conf. Ser.: Earth Environ. Sci. 723 032039. DOI: 10.1088/1755-1315/723/3/032039.
20. Porshnev G. et.al. Performance improvement of Arctic tracked vehicles. MATEC Web Conf. Volume 245, 2018. EECE-2018. DOI: 10.1051/matecconf/201824517001.
Добрецов Роман Юрьевич, доктор технических наук, доцент, [email protected], Россия, Санкт-Петербург, Санкт-Петербургский государственный политехнический университет,
Соколова Виктория Александровна, канд. техн. наук, доцент, [email protected], Россия, Санкт-Петербург, Военная академия связи им. Маршала Советского Союза С.М. Буденного,
Затенко Светлана Ивановна, канд. техн. наук, доцент, [email protected], Россия, Санкт-Петербург, Санкт-Петербургский государственный лесотехнический университет имени С.М. Кирова,
Иванов Александр Алексеевич, канд. техн. наук, доцент, [email protected], Россия, Тверь, Тверская государственная сельскохозяйственная академия,
Ореховская Александра Александровна, канд. сельс. наук, доцент, [email protected], Россия, поселок Майский, Белгородский государственный аграрный университет имени В.Я. Горина,
Мельников Михаил Анатольевич, инженер, [email protected], Россия, Санкт-Петербург, ООО «Ленсвая»
MULTILAYER PASSABILITY MAP FOR AUTOMATION OF TRAFFIC CONTROL
GROUND MOBILE PLATFORMS
R.Yu. Dobretsov, V.A. Sokolova, S.I. Zatenko, A.A. Ivanov, A.A. Orekhovskaya,
M.A. Melnikov
The basic method is the representation of the area on which the mobile platform moves, in the form of a set of cells of a discrete working field. Each cell has a size determined by the dimensions of the chassis in question. In the simplest cross-country map, a cell has the shape of a rectangle or square and is marked as "passable" or "impassable", which allows you to plot a route taking into account the terrain. In the proposed version of the map, a cell is characterized by a set of data represented as a vector. Each component of the vector is part of some "information surface" called a layer. The map contains layers of passability, energy efficiency, etc. Route laying can be carried out according to the algorithms of a group of methods related to the Lee method. The principles of constructing multilayer maps of passability are proposed. A variant of the map based on hexagonal cells is proposed. The principle of laying the optimal route for the movement of a vehicle is proposed, which allows the use of various optimization criteria. As part of the problem of laying a route, a method for constructing a corridor for the safe passage of a vehicle is proposed. The prospects for the use of multilayer maps of passability in the problems of control of transport and transport-technological platforms and problems of group control are determined. The basics of the technology for preparing information about the area are presented, as well as the principles for using this information in solving a transport problem, and examples are given.
Key words: stability, controllability, mobility, transport, transport task, autonomous control, navigation.
Dobretsov Roman Yurievich, doctor of technical sciences, docent, [email protected], Russia, St. Petersburg, St. Petersburg State Polytechnic University,
Sokolova Viktoriia Aleksandrovna, candidate of technical sciences, docent, sokolova__vika@inbox. ru, Russia, St. Petersburg, Military Academy of Communications named after Marshal of the Soviet Union S.M. Budyonny,
Zatenko Svetlana Ivanovna, candidate of technical sciences, docent, [email protected], Russia, St. Petersburg, Saint Petersburg State Forest Technical University,
Ivanov Alexander Alekseevich, candidate of technical sciences, docent, [email protected], Russia, Tver, Tver State Agricultural Academy,
Orekhovskaya Alexandra Aleksandrovna, candidate of agricultural sciences, docent, [email protected], Russia, Maisky village, Belgorod State Agrarian University named after V.Ya. Gorin,
Melnikov Mikhail Anatolyevich, engineer, [email protected], Russia, St. Petersburg, LLC «Lensvaya»
