Ефективна побудова шляху для чотириколісних роботів на основі поєднання алгоритмів Theta* і гібридного A*

Autor

  • Віталій Геннадійович Михалько Національний технічний університет України “Київський політехнічний інститут” пр. Перемоги, 37, м. Київ, Україна, 03056, Ukraine https://orcid.org/0000-0002-1811-8344
  • Ігор Володимирович Круш Національний технічний університет України “Київський політехнічний інститут” пр. Перемоги, 37, м. Київ, Україна, 03056, Ukraine https://orcid.org/0000-0001-7083-1799

DOI:

https://doi.org/10.15587/2313-8416.2016.73625

Słowa kluczowe:

робототехніка, чотириколісні роботи, штучний інтелект, алгоритм пошуку шляху, Theta*, гібридний A*

Abstrakt

Запропоновано алгоритм ефективної побудови шляху для чотириколісних роботів на основі поєднання алгоритмів Theta* і гібридного A*. Наведено і пояснено псевдокод для алгоритму . Реалізовано запропонований алгоритм і симулятор чотириколісного робота на мові програмування Java. Протестовано роботу алгоритму для U-подібних перешкод, складних карт і для вирішення задачі паркування

Biogramy autorów

Віталій Геннадійович Михалько, Національний технічний університет України “Київський політехнічний інститут” пр. Перемоги, 37, м. Київ, Україна, 03056

Кафедра системного проектування

Ігор Володимирович Круш, Національний технічний університет України “Київський політехнічний інститут” пр. Перемоги, 37, м. Київ, Україна, 03056

Кафедра системного проектування

Bibliografia

Dijkstra, E. W. (1959). A note on two problems in connexion with graphs. Numerische Mathematik, 1 (1), 269–271. doi: 10.1007/bf01386390

Sniedovich, M. (2006). Dijkstra’s algorithm revisited: the dynamic programming connexion. Journal of Control and Cybernetics, 35 (3), 599–620.

Delling, D., Sanders, P., Schultes, D., Wagner, D. (2009). Engineering Route Planning Algorithms. Lecture Notes in Computer Science, 117–139. doi: 10.1007/978-3-642-02094-0_7

Zeng, W., Church, R. L. (2009). Finding shortest paths on real road networks: the case for A*. International Journal of Geographical Information Science, 23 (4), 531–543. doi: 10.1080/13658810801949850

Russell, S, Norvig, P. (2009). Artificial Intelligence: A Modern Approach. 3rd ed. Prentice Hall, 1152.

Theta*: Any-Angle Path Planning for Smoother Trajectories in Continuous Environments. Available at: http://aigamedev.com/open/tutorials/theta-star-any-angle-paths/

LaValle, S. M. Rapidly-exploring random trees: A new tool for path planning. Available at: http://msl.cs.uiuc.edu/~lavalle/papers/Lav98c.pdf

Practical Search Techniques in Autonomous Driving. Available at: http://ai.stanford.edu/~ddolgov/papers/dolgov_gpp_stair08.pdf

Junior: The Stanford Entry in the Urban Challenge. Available at: http://robots.stanford.edu/papers/junior08.pdf

rcTek – Ackerman Steering Principle. Available at: http://www.rctek.com/technical/handling/ackerman_steering_principle.html

Krause, E. F. (1987). Taxicab Geometry. Dover, 96.

Car simulator and path finding algorithm, source code. Available at: https://github.com/vmykh/car-model

##submission.downloads##

Opublikowane

2016-07-30

Numer

Dział

Technical Sciences