Ссылка для цитирования : Ляо Дучжэшэн, С. А. Чепинский, Ван Цзянь. Повышение комфорта навигации при взаимодействии человека и робота в задаче планирования пути. Journal of Instrument Engineering. 2024. Vol. 67, N 6. P. 481–491 (in Russian). DOI: 10.17586/0021-3454-2024-67-6-481-491

Аннотация. Автономное движение мобильных роботов в динамически меняющейся внешней среде сопряжено с существенными трудностями. Это означает, что мобильные роботы должны не только выполнять задачу автономной навигации, но и хорошо взаимодействовать не только с неподвижными препятствиями, но и с людьми, движущимися в рабочем пространстве робота. Разработан алгоритм планирования и управления траекторным движением с учетом социальной навигация, обеспечивающая комфортное взаимодействие человека и робота. Затраты и ограничения социального пространства моделируются с использованием асимметричных функций Коши, составляются прогнозы взаимодействия „человек–человек“ или „человек–робот“. На этой основе строится функция стоимости карты, которая может использовать различные ограничения. Алгоритмы A* и jump были модифицированы на основе функции стоимости карты. Результаты экспериментов, выполненных в среде MATLAB, показывают, что предложенные алгоритмы могут эффективно реализовать решать задачу планирования пути с учетом социальной навигации. Благодаря разработанным алгоритмам выстраивается оптимальный маршрут робота и личное пространство пешеходов гарантировано. Комфорт с учетом социальной навигации при взаимодействии человека и робота значительно улучшился.

Ключевые слова: управление мобильным роботом, A* алгоритм, комфортная навигация, объезд препятствия, планирование пути

Список литературы:

1. Li Lei, Ye Tao, Tan Min, Chen Xi-Jun, Rob ot, 2002, no. 5(24), pp. 475–480. 2. Zhu Daqi, Yan Mingzhong, Control and Decision, 2010, no. 07(25), pp. 961–967. 3. Lu D. V., Hershberger D., Smart W. D. IEEE International Conference on Intelligent Robots and Systems, Chicago, IEEE, 2014, рр. 709–715, DOI: 10.1109/iros.2014.6942636. 4. Hall E. T. The hidden dimension: man’s use of space in public and private, London, Bodley Head, 1969. 5. Vasquez D., Stein P., Rios-Martinez J. et al. The 13th International Symposium on Experimental Robotics, Heidelberg, Springer, 2013, рр. 449–462. 6. Hidalgo-Paniagua A., Vega-Rodríguez M. A., and Ferruz J. Expert Syst. Appl., 2016, vol. 58, pp. 20–35. 7. Contreras-Cruz M. A., Ayala-Ramirez V., and Hernandez-Belmonte U. H. Appl. Soft Comput., 2015, vol. 30, pp. 319– 328. 8. LaValle S. M. Planning Algorithms, NY, Cambridge Univ. Press, 2006. 9. Klančar G., Zdešar A., Blažič S., and Škrjanc I. Wheeled Mobile Robotics, London, UK, Butterworth, 2017, ch. 4, pp. 161–206. 10. Kapitanyuk Y. A., Chepinskiy S. A. Gyroscopy and Navigation, 2013, no. 4(4), pp. 198–203. 11. Wang J., Krasnov A. Yu., Kapitanyuk Yu. A., Chepinskiy S. A., Chen Y., and Liu H. Gyroscopy and Navigation, 2016, no. 4(7), pp. 353–359. 12. Wang Jian, Krasnov А. Yu., Kapitanyuk Yu. А., Chepinsky S. А., Kholunin S. А., Chen Yifan, Liu Huimin, Khvostov D. А. Journal of Instrument Engineering, 2017, no. 11(60), pp. 1003–1011. (in Russ.) 13. Bennewitz M. Mobile robot navigation in dynamic environments, Freiburg, Albert Ludwigs Universität Freiburg, 2004. 14. Hayduk L. A. Psychological Bulletin, 1978, no. 1(85), pp. 117–134, DOI:10.1037/0033-2909.85.1.117. 15. Nawa N. E., Hashiyama T., Furuhashi T., and Uchikawa Y. Proc. IEEE Int. Conf. Evol. Comput., Apr. 1997, pp. 589– 593. 16. Chen Weihua. Research on positioning and navigation methods of wheeled mobile robots in social environment, Guangzhou, South China University of Technology, 2018. 17. Masehian E., Sedighizadeh D. Proceedings of World Academy of Science Engineering and Technology, 2007, vol. 23, рр. 101–106. 18. Kramer O. Genetic Algorithms Essentials, Cham, Switzerland, Springer, 2017, pp. 11–19. 19. Trautman P. IEEE 56th Annual Conference on Decision and Control, Melbourne, IEEE, 2017, рр. 327–334.