Вероятностный метод планирования траектории для автономной платформы

Авторы: Караф С.М.
Опубликовано в выпуске: #9(62)/2021
DOI: 10.18698/2541-8009-2021-9-738
Раздел: Информатика, вычислительная техника и управление | Рубрика: Системный анализ, управление и обработка информации, статистика
Ключевые слова: планирование пути, беспилотный автомобиль, вероятностный метод, теорема Байеса, распознавание цветов, устройство автономной платформы, Стэнли метод
Опубликовано: 15.10.2021

Разработан стенд для тестирования и отладки алгоритмов распознавания и поиска пути для автономных транспортных платформ. Местоположение автономной платформы и точек, обозначающих траекторию (контрольных точек), определены с помощью алгоритма распознавания цветов. Рассмотрен вероятностный метод для построения пути автономной платформы через заданную траекторию. Для нахождения угла поворота передних колес транспортной платформы после определения траектории был использован метод Стэнли. Команды управления записывались в файл формата JavaScript Object Notation и передавались на одноплатный компьютер Raspberry Pi с помощью Node-js сервера.

Литература

[1] Rebay S. Efficient unstructured mesh generation by means of Delaunay triangulation and Bowyer-Watson algorithm. J. Comput. Phys., 1993, vol. 106, no. 1, pp. 125–138. DOI: https://doi.org/10.1006/jcph.1993.1097

[2] Thrun S., Montemerlo M., Dahlkamp H. et al. Stanley: the robot that won the DARPA grand challenge. J. Field Robot., 2006, vol. 23, no. 9, pp. 661–692. DOI: https://doi.org/10.1002/rob.20147

[3] Hoffmann G.M., Tomlin C.J. Autonomous automobile trajectory tracking for off-road driving: controller design, experimental validation and racing. American Control Conf., 2007, pp. 2296–2301. DOI: https://doi.org/10.1109/ACC.2007.4282788

[4] ROS 2 documentation. docs.ros.org: веб-сайт. URL: https://docs.ros.org/en/foxy/ (дата обращения: 15.05.2021).

[5] Pigpio C interface. abyz.me.uk: веб-сайт. URL: http://abyz.me.uk/rpi/pigpio/cif.html (дата обращения: 15.05.2021).

[6] Kabzan J., de la Iglesia Valls M., Reijgwart V. et al. AMZ driverless: the full autonomous racing system. URL: http://arxiv.org/abs/1905.05150 (дата обращения: 15.05.2021).

[7] Andresen L., Brandemuehl A., Honger A. et al. Mapping and planning for autonomous racing. IEEE/RSJ IROS, 2021, pp. 4743–4749. DOI: https://doi.org/10.1109/IROS45743.2020.9341702

[8] Fade2D documentation. geom.at: веб-сайт. URL: https://www.geom.at/fade2d/html/index.html (дата обращения: 15.05.2021).

[9] Слабуха Н. Введение в Robot Operating System. URL: http://docs.voltbro.ru/starting-ros/ (дата обращения: 15.05.2021).