A Local Path Planning Algorithm for Avoiding Obstacles in the Frenet Frame

Мұқаба

Дәйексөз келтіру

Толық мәтін

Аннотация

This paper presents a local path planning algorithm in the coordinate system of the roadbed. The algorithm is based on varying initial trajectory points using the potential field method and ensuring the smooth resulting path in a new coordinate system. This algorithm is executed by minimizing an objective functional. The problem is solved with application to path planning for an unmanned transport platform: it is necessary to change the vehicle’s global smooth trajectory points in real time while maintaining smoothness and avoiding emerging obstacles. Compared to the Cartesian coordinate system, the new coordinate system is advantageous in terms of the execution time of the algorithm. The algorithm is implemented in Python. With a planning horizon being specified, this approach can be combined with various path-following algorithms that have no obstacle avoidance methods. Computer simulation results are provided to demonstrate the effectiveness of the proposed algorithm.

Авторлар туралы

M. Makarov

Trapeznikov Institute of Control Sciences, Russian Academy of Sciences

Email: maxim.i.makarov@gmail.com
Moscow, Russia

Әдебиет тізімі

  1. Гилимьянов Р.Ф., Рапопорт Л.Б. Метод деформации пути в задачах планирования движения роботов при наличии препятствий // Проблемы управления. – 2012. – № 1. – С. 70–76. [Rapoport, L.B., Gilimyanov, R.F. Path Deformation Method for Robot Motion Planning Problems in the Presence of Obstacles // Automation and Remote Control. – 2013. – Vol. 74, no. 12. – P. 2163–2172.]
  2. Basavanna, M., Shivakumar, M. An Overview of Path Planning and Obstacle Avoidance Algorithms in Mobile Robots // International Journal of Engineering Research & Technology (IJERT). – 2019. – Vol. 08, iss. 12.
  3. Lu, B., Li, G., Yu, H., et al. Adaptive Potential Field-Based Path Planning for Complex Autonomous Driving Scenarios // IEEE Access. – 2020. – Vol. 8. – P. 225294–225305. – doi: 10.1109/ACCESS.2020.3044909.
  4. Werling, M., Ziegler, J., Kammel, S., Thrun, S. Optimal Trajectory Generation for Dynamic Street Scenarios in a Frenet Frame. Proceedings // Proceedings of the IEEE International Conference on Robotics and Automation. – Anchorage, 2010. – P. 987–993. – doi: 10.1109/ROBOT.2010.5509799.
  5. Гилимьянов Р.Ф., Пестерев А.В., Рапопорт Л.Б. Сглаживание кривизны траекторий, построенных по зашумленным измерениям в задачах планирования пути для колесных роботов // Известия РАН. Теория и системы управления. – 2008. – № 5. – С. 148–156. [Gilimyanov, R.F., Pesterev, A.V., Rapoport, L.B. Smoothing Curvature of Trajectories Constructed by Noisy Measurements in Path Planning Problems for Wheeled Robots // Journal of Computer and Systems Sciences International. – 2008. – Vol. 47, no. 5. – P. 812–819.]
  6. Thrun, S., Montemerlo, M., Dahlkamp, H., et al. Stanley: The Robot That Won the DARPA Grand Challenge // In: The 2005 DARPA Grand Challenge. Springer Tracts in Advanced Robotics. Vol 36. Ed. by M. Buehler, K. Iagnemma, S. Singh. – Berlin, Heidelberg: Springer, 2007. – P. 1–43.

Қосымша файлдар

Қосымша файлдар
Әрекет
1. JATS XML


Creative Commons License
Бұл мақала лицензия бойынша қолжетімді Creative Commons Attribution 4.0 International License.

Согласие на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика»

1. Я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных»), осуществляя использование сайта https://journals.rcsi.science/ (далее – «Сайт»), подтверждая свою полную дееспособность даю согласие на обработку персональных данных с использованием средств автоматизации Оператору - федеральному государственному бюджетному учреждению «Российский центр научной информации» (РЦНИ), далее – «Оператор», расположенному по адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А, со следующими условиями.

2. Категории обрабатываемых данных: файлы «cookies» (куки-файлы). Файлы «cookie» – это небольшой текстовый файл, который веб-сервер может хранить в браузере Пользователя. Данные файлы веб-сервер загружает на устройство Пользователя при посещении им Сайта. При каждом следующем посещении Пользователем Сайта «cookie» файлы отправляются на Сайт Оператора. Данные файлы позволяют Сайту распознавать устройство Пользователя. Содержимое такого файла может как относиться, так и не относиться к персональным данным, в зависимости от того, содержит ли такой файл персональные данные или содержит обезличенные технические данные.

3. Цель обработки персональных данных: анализ пользовательской активности с помощью сервиса «Яндекс.Метрика».

4. Категории субъектов персональных данных: все Пользователи Сайта, которые дали согласие на обработку файлов «cookie».

5. Способы обработки: сбор, запись, систематизация, накопление, хранение, уточнение (обновление, изменение), извлечение, использование, передача (доступ, предоставление), блокирование, удаление, уничтожение персональных данных.

6. Срок обработки и хранения: до получения от Субъекта персональных данных требования о прекращении обработки/отзыва согласия.

7. Способ отзыва: заявление об отзыве в письменном виде путём его направления на адрес электронной почты Оператора: info@rcsi.science или путем письменного обращения по юридическому адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А

8. Субъект персональных данных вправе запретить своему оборудованию прием этих данных или ограничить прием этих данных. При отказе от получения таких данных или при ограничении приема данных некоторые функции Сайта могут работать некорректно. Субъект персональных данных обязуется сам настроить свое оборудование таким способом, чтобы оно обеспечивало адекватный его желаниям режим работы и уровень защиты данных файлов «cookie», Оператор не предоставляет технологических и правовых консультаций на темы подобного характера.

9. Порядок уничтожения персональных данных при достижении цели их обработки или при наступлении иных законных оснований определяется Оператором в соответствии с законодательством Российской Федерации.

10. Я согласен/согласна квалифицировать в качестве своей простой электронной подписи под настоящим Согласием и под Политикой обработки персональных данных выполнение мною следующего действия на сайте: https://journals.rcsi.science/ нажатие мною на интерфейсе с текстом: «Сайт использует сервис «Яндекс.Метрика» (который использует файлы «cookie») на элемент с текстом «Принять и продолжить».