An algorithm for robot formation path planning is presented in this paper. Given a map of the working environment, the algorithm finds a path for a formation taking into account possible split of the formation and its consecutive merge. The key part of the solution works on a graph and sequentially employs an extended version of Dijkstra's graph-based algorithm for multiple robots. It is thus deterministic, complete, computationally inexpensive, and finds a solution for a fixed source node to other node in the graph. Moreover, the presented solution is general enough to be incorporated into high-level tasks like cooperative surveillance and it can benefit from state-of-the-art formation motion planning approaches, which can be used for evaluation of edges of an input graph. The performed experimental results demonstrate behavior of the method in complex environments for formations consisting of tens of robots.
En este trabajo se presenta un método de planificación jerárquico de trayectorias para guiar un sistemasmulti-robot desde un punto inicial hasta un punto final dado, considerando la posibilidad de división y reunión de la formación. Un planificador global basado en el algoritmo de Dijkstra computa los caminos óptimos para cada robot de la formación en forma secuencial, mientras que un planificador local determina el conjunto de movimientos necesarios para cada robot. Este conjunto de movimientos permite desplazar robots voladores tipo cuadricópteros por el/los caminos obtenidos por el planificador global, evitando colisiones con los obstáculos del entorno y entre sı́. Los vectores de movimiento se obtuvieron mediante simulación, utilizando un controlador no lineal de seguimiento de posición, y un modelo de repulsión basado en función potencial para evitar colisiones entre robots.
En este trabajo se presentan los últimos resultados en investigación en el marco de la tesis Planificación de caminos y trayectorias de una formación de robots autónomos. La planificación de camino consiste en encontrar un camino continuo que lleve a un robot desde su posición inicial a su destino, evitando colisiones con su entorno. Basado en el método de exploración del Algoritmo Genético Simple (AGS) y del algoritmo de búsqueda clásico A*, se propone un algoritmo híbrido de planificación de caminos para sistemas multirobots. Este algoritmo encuentra los caminos óptimos (o casi-óptimos) libres de colisiones de una formación de robots desde una configuración inicial a una configuración final teniendo en cuenta la posibilidad de separación y su posterior reunión. Los resultados de las simulaciones demuestran que el algoritmo es apto para ser utilizado en entornos complejos con obstáculos y para un sistema mutlirobots.
scite is a Brooklyn-based organization that helps researchers better discover and understand research articles through Smart Citations–citations that display the context of the citation and describe whether the article provides supporting or contrasting evidence. scite is used by students and researchers from around the world and is funded in part by the National Science Foundation and the National Institute on Drug Abuse of the National Institutes of Health.
hi@scite.ai
10624 S. Eastern Ave., Ste. A-614
Henderson, NV 89052, USA
Copyright © 2024 scite LLC. All rights reserved.
Made with 💙 for researchers
Part of the Research Solutions Family.