Functional Voxel Modeling of a Path Planning Algorithm to a Target Based on R-Functions

Cover Page

Cite item

Full Text

Abstract

This paper is devoted to analytical approaches to path planning with obstacles. Two analytical modeling principles are compared for obstacles in a scene: the methods of potentials and R-functional modeling. The functional voxel design principle of complex computational processes is presented on an illustrative example of modeling of the R-function for the union/intersection of the domains of two functions. The fundamentals of arithmetic operations over local geometrical characteristics describing the components of a homogeneous unit vector of a local function are discussed. The denormalization principle of such components is demonstrated for application in arithmetic operations constituting an R-function. The scene is modeled by the layout of concentric objects and a local function describing the target by a funnel surface at a given point. A dynamic formation algorithm is considered for the final local function of the union of the funnel and scene surfaces at a current point. The final local function is used to determine the components of the direction vector of gradient-based motion to the target.

About the authors

A. V Tolok

Trapeznikov Institute of Control Sciences, Russian Academy of Sciences

Email: tolok_61@mail.ru
Moscow, Russia

N. B Tolok

Trapeznikov Institute of Control Sciences, Russian Academy of Sciences

Email: nat_tolok@mail.ru
Moscow, Russia

References

  1. Ющенко А.С. Интеллектуальное планирование в деятельности роботов // Мехатроника, автоматизация, управление. – 2005. – № 3. – С. 5–18.
  2. Лю В. Методы планирования пути в среде с препятствиями // Математика и математическое моделирование. – 2018. – № 01. – С. 15–58.
  3. Васильев С.Н., Локтев М.А., Толок А.В., Толок Н.Б. К планированию маршрутов в 3D-среде с многовариантной моделью // Труды СПИИРАН. – 2016. – Вып. 2 (45). – С. 5–25.
  4. Интеллектуальное планирование траекторий подвижных объектов в средах с препятствиями / Под. ред. В.Х. Пшихопова. – М.: ФИЗМАТЛИТ, 2014. – 300 с.
  5. Максименко-Шейко К.В. R-функции в математическом моделировании геометрических объектов и физических полей: Монография. – Харьков: ИПМаш НАН Украины, 2009. – 306 с.
  6. Рвачёв В.Л. Геометрические приложения алгебры логики. – Киев: Техника, 1967. – 212 с.
  7. Рвачёв В.Л., Шейко Т.И. Введение в теорию R-функций // Проблемы машиностроения. – 2001. – Т. 4. – № 1-2. – С. 46–58.
  8. Толок А.В. Локальная компьютерная геометрия. Уч. пособие. – М.: Ай Пи Ар Медиа, 2022. – 147 с.
  9. Толок А.В. Функционально-воксельный метод в компьютерном моделировании. – М.: Физматлит, 2016. – 112 с.
  10. Tolok A.V., Tolok N.B. Arithmetic in Functional-Voxel Modeling // Scientific Visualization. – 2022. – Vol. 14, no. 3. – P. 107–121. – URL: http://sv-journal.org/2022-3/08/en.pdf.
  11. Masłowski, A. Training in Military Robotics and EOD Unmanned Systems // NATO EOD Demonstrations and Trials 2014. – Trenčín, 2014. – URL: https://www.eodcoe.org/files/en/events/nato-eod-demonstrations-trials-2014/3-nato_eod_trencin-09_2014-maslowski-opt.pdf.
  12. Zhong, M., Yang, Y., Dessouky, Y., Postolache, O. Multi-AGV scheduling for conflict-free path planning in automated container terminals // Comput. Ind. Eng. – 2020. – Vol. 142. – Art. no. 106371.

Supplementary files

Supplementary Files
Action
1. JATS XML


Creative Commons License
This work is licensed under a 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».