Title
Планирање путање робота базирано na D* Lite алгоритму и аутономној претрази окружења
Creator
Zagrađanin, Novak, 1979-
CONOR:
100195337
Copyright date
2022
Object Links
Select license
Autorstvo-Nekomercijalno-Bez prerade 3.0 Srbija (CC BY-NC-ND 3.0)
License description
Dozvoljavate samo preuzimanje i distribuciju dela, ako/dok se pravilno naznačava ime autora, bez ikakvih promena dela i bez prava komercijalnog korišćenja dela. Ova licenca je najstroža CC licenca. Osnovni opis Licence: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/3.0/rs/deed.sr_LATN. Sadržaj ugovora u celini: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/3.0/rs/legalcode.sr-Latn
Language
Serbian
Cobiss-ID
Theses Type
Doktorska disertacija
description
Datum odbrane: 13.09.2022.
Other responsibilities
Academic Expertise
Tehničko-tehnološke nauke
University
Univerzitet u Beogradu
Faculty
Elektrotehnički fakultet
Alternative title
Robot path planning based on D* Lite algorithm and autonomous exploration of environment
Publisher
[ Н. Заграђанин]
Format
115 стр.
description
Електротехника и рачунарств - Аутономни мобилни роботи / Electrical Engineering and Computer Science - Autonomous mobile robots
Abstract (sr)
Предмет истраживања дисертације су on-line frontier-based стратегије за
претрагу окружења, код којих је примењен D* Lite алгоритам за планирање путање робота
и које за избор следеће позиције користе методе вишекритеријумског одлучивања (ВКО).
Као критеријуми за избор следеће позиције из скупа кандидата користе се: дужина путање
до кандидата, информативни потенцијал кандидата и удаљеност кандидата од базне
станице.
За меру ефикасности претраге примењен је просечан пређени пут робота у односу
на више стартних позиција за потребе реализације претраге 90% окружења.
Симулацијама у Матлабу, доказано је да у дефинисаним условима TOPSIS
обезбеђује ефикаснију претрагу комплексних окружења у односу на друге две
анализиране методе ВКО (SAW и COPRAS), као и у односу на 4 класичне стратегије из
литературе. Ово се објашњава тиме да TOPSIS при одабиру алтернативе максимизује
Еуклидову удаљеност од хипотетички најлошијег решења, чиме се минимизује ризик у
одлучивању који је изражен код комплексних окружења. Кључни резултати су
верификовани у Gazebo 3D симулатору, користећи Robot Operating System.
У дисертацији се, такође, предлажу 2 приступа за унапређење планирања путање
робота у мисијама трагања и спасавања.
Први приступ је примена D* Lite алгоритма у комбинацији са фази логиком. Фази
логика се користи за дефинисање тежина ћелија мапе намењене за планирање путања
робота, како оне не би имале бинарне вредности. Тиме је постигнуто да претрага
окружења покрива објекте према приоритету, као и да роботи за мапирање при кретању не
ометају друге роботе.
Други приступ је примена D* Lite алгоритма у комбинацији са on-line учењем.
Овим је скраћен пређени пут робота за мапирање и минимизована су његова ризична
кретања, јер се маневар у циљу избегавања препрека изводи пре потенцијалног сусрета.
Abstract (en)
The subject of the research in the dissertation are on-line frontier-based strategies for
exploration of environment, which have applied D* Lite algorithm for robot path planning and
which use the multi-criteria decion making (MCDM) methods for selecting the next position.
The criteria used in the process of decion making are: the length of a collision free path, the
expected information gain and the distance from the base station.
To measure the efficiency of the exploration, the average travelled robot path was applied
in relation to several starting positions for the needs of the 90% environment explored.
By simulations in Matlab, it was proved that in defined conditions the TOPSIS provides
more efficient exploration of complex environment in relation to other two analzyed MCDM
methods (SAW and COPRAS), as well as in relation to 4 classical strategies from the literature.
This is explained in a way that, in selecting the alternative, the TOPSIS maximizes Euclidean
distance from the hypothetically worst solution, by which a risk in decision making, emphasized
in complex environment, is minimized. Key results were verified in the Gazebo 3D simulator,
using the Robot Operating System.
The dissertation, also, proposes 2 approaches for improving the robot path planning in
search and rescue missions.
The first approach is the application of D* Lite algorithm in combination with fuzzy
logics. The fuzzy logics is used to define the map cell cost used for robot path planning, so they
do not have the binary values. This has made the exploration cover the objects according to the
priority, as well as that robots for mapping do not interfere with other robots during movement.
The second approach is the the application of D* Lite algorithm in combination with online learning. This has made the mapping robot path shortened and its risky movement has been
minimized, since the maneuvre with the aim of avoiding the obstacles is performed before a
potential encounter.
Authors Key words
планирање путање робота, D* Lite алгоритам, frontier-based претрага
окружења, вишекритеријумско одлучивање, TOPSIS, фази систем, on-line учење
Authors Key words
robot path planning, D* Lite algorithm, frontier-based exploration of environment,
multi-criteria decion making, TOPSIS, fuzzy system, on-line learning
Classification
007.52:681.52(043.3)
Type
Tekst
Abstract (sr)
Предмет истраживања дисертације су on-line frontier-based стратегије за
претрагу окружења, код којих је примењен D* Lite алгоритам за планирање путање робота
и које за избор следеће позиције користе методе вишекритеријумског одлучивања (ВКО).
Као критеријуми за избор следеће позиције из скупа кандидата користе се: дужина путање
до кандидата, информативни потенцијал кандидата и удаљеност кандидата од базне
станице.
За меру ефикасности претраге примењен је просечан пређени пут робота у односу
на више стартних позиција за потребе реализације претраге 90% окружења.
Симулацијама у Матлабу, доказано је да у дефинисаним условима TOPSIS
обезбеђује ефикаснију претрагу комплексних окружења у односу на друге две
анализиране методе ВКО (SAW и COPRAS), као и у односу на 4 класичне стратегије из
литературе. Ово се објашњава тиме да TOPSIS при одабиру алтернативе максимизује
Еуклидову удаљеност од хипотетички најлошијег решења, чиме се минимизује ризик у
одлучивању који је изражен код комплексних окружења. Кључни резултати су
верификовани у Gazebo 3D симулатору, користећи Robot Operating System.
У дисертацији се, такође, предлажу 2 приступа за унапређење планирања путање
робота у мисијама трагања и спасавања.
Први приступ је примена D* Lite алгоритма у комбинацији са фази логиком. Фази
логика се користи за дефинисање тежина ћелија мапе намењене за планирање путања
робота, како оне не би имале бинарне вредности. Тиме је постигнуто да претрага
окружења покрива објекте према приоритету, као и да роботи за мапирање при кретању не
ометају друге роботе.
Други приступ је примена D* Lite алгоритма у комбинацији са on-line учењем.
Овим је скраћен пређени пут робота за мапирање и минимизована су његова ризична
кретања, јер се маневар у циљу избегавања препрека изводи пре потенцијалног сусрета.
“Data exchange” service offers individual users metadata transfer in several different formats. Citation formats are offered for transfers in texts as for the transfer into internet pages. Citation formats include permanent links that guarantee access to cited sources. For use are commonly structured metadata schemes : Dublin Core xml and ETUB-MS xml, local adaptation of international ETD-MS scheme intended for use in academic documents.