Задача планирования траектории движения беспилотного транспортного средства в условиях динамично изменяемой окружающей среды

Введение. В работе представлено решение задачи планирования траектории движения беспилотного транспортного средства (БТС) для современных дорожных условий с динамично изменяемой окружающей средой. За основу взят алгоритм на базе метода быстро растущих случайных деревьев (RRT), который заключается в генерации по равновероятному закону вершин дерева и поиска оптимальной траектории. В качестве критерия оптимальности выступает минимальная длина. Цель исследования - решить задачу повышения быстродействия алгоритма планирования траектории, который будет эффективным в условиях динамично изменяемой среды; провести качественную оценку сравнения синтезированного алгоритма с известными алгоритмами. Методология и методы. Применены методы математического моделирования, положения теории графов. Результаты и научная новизна. Отличительной особенностью предлагаемого алгоритма является то, что пространство поиска задаётся как модель карты дорог. Предлагается проезжую часть задавать в виде полосы для движения, которая ограничена двумя линиями - последовательным набором прямых и дуг окружностей. Для удобства решения задачи поиска траектории принято БТС моделировать в виде круга фиксированного радиуса. Представлена концепция преобразования пространства поиска и изменения области проходимых зон с учётом модели транспортного средства. Предложен закон генерации вершин дерева, который позволяет эффективно исследовать пространство поиска. Показан способ формирования набора прототипов траекторий в виде последовательностей вершин дерева. Приведена формульная схема построения траектории для исходного прототипа, а также представлен критерий допустимости траектории. Практическая значимость. Предложенный алгоритм позволяет значительно увеличить быстродействие поиска желаемой траектории.

беспилотное транспортное средство, планирование траектории, математическая модель карты дорог, пространство поиска, траектория Дубинса, учёт размера транспортного средства

1. Иванов А.М., Шадрин С.С., Карпухин К.Е. Интеллектуальное транспортное средство. Адаптация подсистемы определения взаимного положения движущихся транспортных средств // Известия МГТУ «МАМИ». - 2013. - № 2 (16), т. 1. - С. 57-62.

2. -й Международный автомобильный научный форум «Интеллектуальные транспортные системы повышения энергоэффективности и безопасности движения» // Журнал автомобильных инженеров. - 2016. - № 5. - С. 6-7.

3. Батищев Ю.А., Дудник В.В., Гуринов А.С., Копкин А.С. Архитектура и возможности системы пространственной ориентации беспилотных и сверхлёгких летательных аппаратов на чувствительных элементах нового поколения // Вестник Донского государственного технического университета. - 2010. -№ 2, т. 10. - С. 229-233.

4. Яковлев К.С., Макаров Д.А., Баскин Е.С. Метод автоматического планирования траектории беспилотного летательного аппарата в условиях ограничений на динамику полёта // Искусственный интеллект и принятие решений. - 2014. - № 4. - C. 3-17.

5. Dijkstra E.W. A note on two problems in connexion with graphs // Numerische mathematik. - 1959. - Vol. 1. -No. 1. - P. 269-271.

6. Рэднал У. Биард, Тимоти У. МакЛэйн. Малые беспилотные летательные аппараты: теория и практика. - М: Техносфера, 2015. - 312 с.

7. Андрейчук А.А., Яковлев К.С. Планирование траектории на плоскости с учётом размера агента (мобильного робота, беспилотного транспортного средства) / Четвёртый Всероссийский научно-практический семинар «Беспилотные транспортные средства с элементами искусственного интеллекта». - Казань: Центр инновационных технологий, 2017. - С. 107-117.

8. Choset H., Lynch K.M., Hutchinson S., Kantor G., Burgard W., Kavraki L.E. , Thrun S. Principles of Robot Motion: Theory, Algorithms, and Implementations. -Cambridge: MIT Press, 2005. - 149 p.

9. Dubins L.E. On curves of minimal length with a constraint on average curvature, and with prescribed initial and terminal positions and tangents // American Journal of Mathematics. -1957. - No. 79. - P. 497-516.

10. Jarrod M. Snider Automatic Steering Methods for Autonomous Automobile Path Tracking. - Pittsburgh: Carnegie Mellon University, 2009. - 71 p.