Условные знаки тропинка

Условные знаки топографических карт (шпаргалка)

Условные знаки для топографических планов - Автомобильные и грунтовые дороги, тропы

Условные знаки ISSOM

.

.

.

.

Перевод с английского: Александр Глушко

Подготовка к публикации: Вячеслав Глушко)

.

.

.

.

.

.

4. ОПИСАНИЕ УСЛОВНЫХ ЗНАКОВ

(БЕГ С ОРИЕНТИРОВАНИЕМ)

4.1 Формы земной поверхности (рельеф) ISOM 2000

Перевод с английского: Александр Глушко

Подготовка к публикации: Вячеслав Глушко

Отображение форм земной поверхности осуществляется посредством очень подробных кривых линий (горизонталей), дополненных специальными знаками небольших бугров, ям и т. п. Дополнительно используются знаки чёрного цвета для показа камней и скал. Нормальная местность для СО лучше отображается горизонталями с вертикальным интервалом (сечением) 5 метров.

Чрезмерное использование дополнительных (подчёркивающих) горизонталей не допустимо, так как это ведет к загруженности карты и искажает реальные превышения. В отдельных случаях возможно использование меньшего сечения, если это обеспечит лучшую читаемость карты. Относительная разность высот между соседними объектами должна быть показана как можно более точно. Абсолютная точность высот имеет меньшее значение. Допускается некоторое изменение высоты горизонтали, если это улучшит отображение действительности. Это отклонениене должно превышать 25% интервала сечения рельефа, при этом следует обратить внимание на соседние горизонтали.

4.2 Скалы и камни

Скалы — специальная категория земной поверхности. Отображение камней даёт полезную информацию об опасностии проходимости. Отдельные камни (валуны) являются хорошими ориентирами и точками для постановки КП. Скалы показываются чёрным цветом, чтобы они отличались от отображения других форм земной поверхности. Основное внимание следует уделить тому, чтобы отображение скальных форм согласовывалось с отображением форм земной поверхности горизонталями.

4.3 Гидрография и болота

Эта группа включает элементы гидрографии и специальные типы грунтов и растительности, связанные с присутствием воды. Эта категория объектов важна, поскольку оказывает сильное влияние на пробегаемость, что в свою очередь влияет на выбор варианта движения. Элементы этой группы УЗ являются хорошими ориентирами для постановки КП. Чёрная береговая линия показывает непроходимость данного пространства при нормальном уровне воды. В засушливых районах, элементы данного раздела могут содержать воду только в некоторых сезонах.

4.4 Растительный покров

Отображение растительности важно для ориентирования, так как оказывает влияние на пробегаемость, видимость и читаемость карты.

ЦВЕТ

Основные принципы:

• белый используется для отображения нормального, хорошо пробегаемого леса,
• жёлтый используется для показа открытых пространств различных категорий,
• зелёный отображает плотность леса и подлескав зависимостиот пробегаемостии видимости, разделенных на несколько категорий.

ПРОБЕГАЕМОСТЬ

Пробегаемость растительности зависит от структуры леса, подлеска или кустарника. Наличия ежевики, вереска, крапивы, обрубленных веток и т. п. Состояние почв и грунтов, влияющее на проходимость, отображается отдельно.

4.5 Искусственные объекты

Дороги имеют большое значение для спортсменов и поэтому дорожная сеть, несомненно, должна быть отображена на карте. Особенно важно для спортсменов отображение мелких троп. Важно показать не столько ширину дороги или тропы, сколько то, насколько она удобна для бега, и то, как хорошо она видна на местности. Остальные объекты антропогенного происхождения также являются хорошими ориентирами и точками для постановки КП.

Условные обозначения на плане местности: основные объекты

Рано или поздно, в пути вам понадобится получить ориентиры и разобраться в локальной географии. Географические макеты помогут определить направление движения и приблизительную геолокацию. Для этого требуется правильно прочитать условные обозначения на плане местности. Созданы они для облегчения понимания и детального переноса всех ориентиров на бумагу.

К примеру, во время спортивного ориентирования, выдаваемые карты содержат скудный запас пометок, но по ним все еще возможно определить местоположение. Пометки существуют на всех типах карт, и являются базовыми логическими элементами, предназначенными для отображения информации и её последующей интерпретации. Но что именно они изображают, и как правильно их читать – об этом мы поговорим в сегодняшней статье.

Условные обозначения на плане местности

Первая проблема, с которой сталкивался каждый, кто хоть раз рисовал географическую модель – каким образом отметить сложные логические элементы (к примеру, дерево)? Индивидуально рисовать каждую деталь достаточно долго, и можно применить спецсимвол или оговоренный заранее образ. По такому принципу и работают условные обозначения на плане местности (рисунок 1).

Создается список заранее оговоренных изображений, которые используются для пометки определенных типов ландшафта и его деталей. Это облегчает работу с картой, и дает более полное представление о происходящем. Такой подход используется во всех картах, и все символы выглядят примерно одинаково.

Как преобразовать знакомый объект в символьное изображение?  Восполь

Знаки и обозначения дорог и троп на спортивных картах — Студопедия

Условные знаки и обозначения

Условные знаки и обозначения на картах по спортивному ориентированию.

Знаки и обозначения на спортивных картах

Условные знаки и обозначения на картах по спортивному ориентированию можно разделить на несколько групп.

Группа первая: Дороги и тропы.

Группа вторая: Гидрография или водные объекты в том числе болота.

Группа третья: Растительность и её проходимость.

Группа четвёртая: Рельеф.

Группа шестая: Скалы и камни.

Группа седьмая: Заборы и постройки.

Группа восьмая: Знаки дистанции - они естественно актуальны только на момент её существования и наносятся на карту специально до неё.

Деление это весьма условное и неофициальное, но понятное и ясное.

Также на карте указан масштаб и через сколько проведены горизонтали отражающие рельеф местности. Ну и естественно есть линии (через расстояние соответствующие 500 метрам на местности) указывающие направление север-юг, и если вы будете читать тексты на карте, то сверху карты будет север, а не юг. Так что всё просто, главное не заблудиться.

Яшуков А.М
2011/1432

Условные знаки и обозначения дорог и троп

Условные знаки и обозначения дорог и троп на картах по спортивному ориентированию.

Знаки и обозначения дорог и троп на спортивных картах

Условные знаки и обозначения дорог и троп на картах по спортивному ориентированию приведены на следующей картинке.

В принципе, чем жирнее чёрный пунктир, тем шире тропа или грунтовая дорога.

Если пунктир прерывистый, то тропа исчезающая.

Если пунктир прересекает ручей, то там переправа, иначе в брод.

Условные знаки для топографических планов - Растительность

PPT - Считывание карт Условные обозначения Презентация PowerPoint, бесплатная загрузка

Раздел 4: Условные знаки, схематические карты и планы A. Что такое условные знаки? Условные обозначения  Обозначают различные объекты на карте  Разработаны.

Презентация на тему: «Блок 4: Условные обозначения, схематические карты и планы A. Что такое условные обозначения? Условные обозначения  Представляют различные объекты на карте  Разработаны.» - Стенограмма презентации:

1

2 Глава 4: Условные обозначения, схематические карты и планы A.Что такое условные знаки? Условные обозначения  Обозначают различные объекты на карте  Разработаны специалистами и понятны пользователям карты  Помогите нам прочитать и понять, что изображено на карте Далее

3 Раздел 4: Условные обозначения, схематические карты и планы  Объясняет точное значение символов  Обычно помещается внизу каждой карты. Клавиша Далее

4 Раздел 4: Условные обозначения, схематические карты и планы Карта-схема  Простая и приблизительная карта  Может отображать только важные элементы  Невозможно отобразить все детали местности  Не в точном масштабе B.Что такое схематическая карта? следующий

5 Раздел 4: Условные обозначения, схематические карты и планы C. Что такое план? План  Крупномасштабный чертеж места, если смотреть сверху  Может показать подробные характеристики места  Когда вы рисуете план, убедитесь, что на нем есть: (i) масштаб (ii) знак севера (iii) условные обозначения (iv) ключ (v) заголовок Далее

6 Глава 4: Условные обозначения, схематические карты и планы Термины, которые необходимо изучить:  Условные обозначения - символы, используемые на картах для обозначения различных объектов  Схематическая карта - простой рисунок, на котором показаны только важные особенности места place План - крупномасштабный и детальный чертеж места или здания, как видно сверху КОНЕЦ

7 Глава 4: Условные обозначения, схематические карты и планы. Назад Некоторые распространенные условные обозначения

Естественные и условные знаки - скачать ppt

Презентация на тему: «Знаки естественные и условные» - стенограмма презентации:

1 Натуральные и условные знаки
Используемый язык Прагматика Натуральные и условные знаки Проф.Валид Амер

2 Прагматика: раздел лингвистики, занимающийся значением.
То, что правильно в конкретном случае, целесообразно с практической точки зрения.

3 Pragmatics and Semantics:
Это разные аспекты одного и того же общего исследования. Оба озабочены способностью людей осмысленно использовать язык.Семантика: касается способности говорящего производить осмысленные высказывания. Прагматика: касается способности человека извлекать значения из речевых ситуаций.

4 Естественные и условные знаки:
Язык: сложная система символов или знаков, используемых членами сообщества. Диалекты: постоянные различия в речи на определенном языке, который используют люди, говорящие на одном родном языке.Различия в словарях: бензин против бензина, лифт против лифта. Способы постановки определенных вопросов: есть ли у вас карандаш? vs У тебя есть карандаш? vs У тебя есть карандаш? Культурные особенности почти всегда более распространены, чем какой-либо один язык.

5 Естественные знаки: это естественный непреднамеренный знак, передающий сообщение.
След: это естественный результат ходьбы по мягкой поверхности.Он передает сообщение о том, что кто-то недавно был там. Другие примеры: дым, черные облака и всевозможные виды, звуки и запахи.

6 Обычные знаки: рожки, свистки, сирены, гудки и колокольчики. Также визуальные знаки, такие как знаки, указывающие на скользкую дорогу, велосипедную дорожку и т. Д. Люди производят не только отдельные символы, но и системы символов. Например, различные тоны звонка могут составлять набор сообщений.У обычных знаков есть люди как отправители, так и люди-получатели. Сообщение может быть личным или обезличенным.

7 Процесс получения информации бывает трех типов:
1. Восприятие: Знак привлекает внимание наблюдателя, поэтому наблюдатель что-то видит или слышит. Например, на этом этапе человек слышит какой-то звук, что-то читает или видит определенное изображение.

8 2.Идентификация: когда мы распознаем явление, о котором у нас есть предыдущий опыт, это сохраняется в наших воспоминаниях. Мы наблюдаем знак и извлекаем из него какое-то значение. Это означает, что мы уже видели подобный знак раньше.

9 3. Интерпретация: интерпретировать значение знака и формировать реакцию на него. Смыслы часто носят личный характер, что зависит от пространственно-временного контекста, в котором мы его наблюдаем.

10 Условные обозначения могут иметь разное значение в разных контекстах.
Свисток полицейского, управляющего движением, и свисток судьи в футбольном матче звучат совершенно одинаково, но имеют разные значения из-за разницы в контекстах, в которых подается сигнал.

Обзор естественных, традиционных и гибридных методов планирования траектории автономных транспортных средств

Безопасная и плавная навигация мобильного робота через загроможденную среду от исходного положения к цели с оптимальным путем для достижения интеллектуальных автономных наземных транспортных средств. Исследователи вносят бесчисленные вклады в исследования, направленные на поиск решения проблем планирования пути автономных мобильных роботов. В этой статье представлен обзор природных, традиционных и гибридных стратегий планирования пути, используемых исследователями на протяжении многих лет для решения задачи планирования пути мобильного робота.Были определены и обсуждены основные сильные стороны и проблемы методов планирования пути, используемых исследователями. Даны будущие направления исследований в области планирования пути. Результаты этой статьи могут значительно улучшить возможности использования и реализации эффективных методов планирования пути для создания интеллектуальных автономных наземных транспортных средств в реальном времени.

1. Введение

В последние годы исследованиям планирования пути мобильных роботов, направленным на создание интеллектуальных автономных наземных транспортных средств, уделяется больше внимания.Планирование пути и управление движением - очень важные, но сложные задачи навигации в робототехнике. Планирование пути в мобильной робототехнике относится к стратегиям для определения того, как мобильный робот безопасно достигает своей цели, обеспечивая обход препятствий [1]. Ожидается, что для успешного планирования пути и управления движением транспортное средство будет обладать способностью воспринимать и обнаруживать препятствия, которых следует избегать, чтобы позволить ему безопасно достичь своей цели. От робототехники ожидается разработка интеллектуальных автономных навигационных роботов в реальном времени, которые могут воспринимать и интерпретировать информацию, собранную из их среды, чтобы определять свое положение, направление к цели, избегать препятствий и выполнять плавную навигацию как в структурированной, так и в неструктурированной среде.Ожидается, что роботы будут выполнять эти задачи с помощью безопасного и кратчайшего пути и с наименьшим временем до своей цели и, наконец, выполнят поставленную задачу без вмешательства человека [2–7]. Есть много приложений и преимуществ, которые можно извлечь из интеллектуальных автономных роботов. Некоторые из них включают: спасательные операции во время стихийных бедствий, выполнение задач на фабриках, в домах, на транспорте, в медицине, образовании, сельском хозяйстве и многие другие.

Планирование пути для мобильной робототехники описывается как задача многокритериальной оптимизации, поскольку требуется генерировать соответствующие траектории, а также избегать препятствий в окружающей среде [8].При планировании пути мобильного робота необходимо выполнить три задачи. К ним относятся получение информации из окружающей среды, определение его текущего положения и, наконец, принятие необходимого решения на основе предоставленного алгоритма и информации, полученной для выполнения своей задачи [9, 10]. Лавалье [11] определил выполнимость и оптимальность как критерий планирования пути с различными проблемами. Задача критериев осуществимости состоит в том, чтобы определить план достижения цели независимо от эффективности. Оптимальность связана с определением оптимизированного выполнимого плана для достижения цели с эффективной производительностью.Сравнивая их, было сказано, что достижение реального планирования пути является проблемой, но оптимальное планирование пути является более проблематичным. Методы планирования пути и обхода препятствий можно разделить на статические и динамические в зависимости от окружающей среды, а также на глобальные или локальные на основе алгоритма планирования пути [12]. Среда, состоящая из неподвижных объектов, описывается как статическая, а среда с движущимися объектами - как динамическая. Когда планирование пути происходит в статической среде и доступна вся информация о среде, необходимая роботу для планирования пути и предотвращения препятствий, это называется глобальным планированием пути.Планирование локального пути, с другой стороны, происходит, когда робот находится в движении, и он реагирует на изменения в окружающей среде, чтобы принять решение о своем движении [1, 10]. Планирование пути также можно описать как интерактивное или автономное, реактивное или основанное на карте [13]. Автономные методы вычисляют путь перед навигацией, в то время как онлайн-методы выполняют вычисления и постепенно принимают решение в процессе навигации. Данные, полученные с камер и датчиков, включая ультразвуковые датчики, инфракрасные датчики и датчики света, по-разному интерпретируются алгоритмами, чтобы приступить к безопасному планированию пути.Управление навигацией и предотвращением препятствий для мобильных роботов можно описать как реактивный подход [14–16], поскольку ожидается, что робот будет реагировать на изменяющуюся среду, немедленно реагируя на новую информацию, полученную от датчиков. Однако контроль планирования пути описывается как обдуманный подход, поскольку ожидается, что робот обеспечит точное планирование для достижения цели, опираясь на геометрическую модель окружающей среды и соответствующую теорию. Наиболее распространенный метод управления мобильным роботом для обхода препятствий в загроможденной среде - это реактивные схемы локальной навигации, в которых действие робота зависит от информации датчиков.

Текущие исследования в области мобильной робототехники направлены на создание автономных и интеллектуальных роботов, которые выполняют надежное планирование движения и навигацию в динамических средах [17]. Имеются записи о значительном количестве исследований, направленных на решение проблемы планирования пути и обхода препятствий с использованием различных подходов и алгоритмов [17–29]. Несмотря на многочисленные попытки решить проблему безопасного планирования пути мобильных роботов, все еще существует проблема в достижении реального безопасного и оптимального планирования пути для достижения использования интеллектуальных автономных транспортных средств [5, 30–35].Эти нерешенные проблемы побудили это исследование провести обзор популярных методов и стратегий, используемых исследователями для решения проблемы, определить сильные стороны и проблемы этих подходов, а также рассмотреть пути продвижения к созданию интеллектуальных автономных транспортных средств.

Методы планирования пути мобильного робота можно разделить на разные категории. В этой статье мы классифицировали их на естественные методы вычислений, традиционные и гибридные методы. Методы и стратегии, которые имеют какое-то отношение к имитации явлений природы, описываются как вдохновленные природой методы вычислений.Те, которые не связаны с имитацией явлений природы, классифицируются по традиционному методу. В этой статье методы, сочетающие две или более стратегии, описаны как гибридные.

Остальная часть этого документа организована следующим образом: обсуждение традиционных методов планирования пути мобильного робота приведено в разделе 2. Сильные стороны и проблемы традиционных методов приведены в разделе 3. Обсуждение вдохновленных природой методов планирования пути мобильного робота. с их сильными сторонами и проблемами рассматривается в разделах 4 и 5.В разделах 6 и 7 представлены гибридные методы с их сильными сторонами и проблемами. Заключение и дальнейшие шаги по планированию пути мобильного робота и избеганию препятствий приведены в разделе 8.

2. Традиционные методы планирования пути

Традиционные методы планирования пути (CPPM) - традиционные методы, которые на протяжении многих лет использовались исследователями для мобильных роботов. планирование пути. Большинство этих методов основаны на информации о расстоянии от объектов до роботов, силе притяжения и отталкивания, статистических методах, кластеризации или расчетах графической карты для определения планирования пути робота.Они относительно дороги в вычислительном отношении. Среди них следует отметить искусственное потенциальное поле (APF), алгоритм управления расстоянием, приближение к бамперу, следование за стеной, управление скользящим режимом (SMC), dijkstra, A, D, согласование стереоблоков, диаграмма Вороного (VD), одновременная локализация и отображение. (SLAM), гистограмма векторного поля (VFH), быстрое изучение случайного дерева (RRT), скорость кривизны, кривизна полосы движения, динамическое окно и касательный график. Отчеты об использовании некоторых из этих подходов приведены в следующих подразделах.

2.1. Метод планирования пути искусственного потенциального поля

Одним из популярных методов, используемых исследователями на протяжении многих лет, является APF. APF - это математический метод, который заставляет робота притягиваться к цели, но отталкивает препятствия в окружающей среде [6, 34, 36, 37]. Существуют заметные исследовательские работы, проводимые с использованием APF с датчиками для планирования пути мобильных роботов для обеспечения автономной навигации с учетом уклонения от препятствий [12, 37–47]. Идея применения APF для планирования пути возникла у Хатиба [34].Подход APF был изменен некоторыми исследователями, чтобы сделать его более эффективным для планирования пути и предотвращения препятствий [41, 43, 48, 49]. Алгоритм APF включает силу притяжения, потенциальную силу отталкивания и полную потенциальную силу. Алгоритм APF, использующий функцию Гаусса, как в [50], может быть выражен следующим образом: где - общая сила притяжения; - максимальное значение силы притяжения в любой момент; привлекательная константа; - евклидово расстояние между роботом и целью; полная сила отталкивания; - максимальное значение силы отталкивания в любой момент; постоянная отталкивания; - евклидово расстояние между роботом и препятствием.

Одно из недавних применений APF при планировании пути мобильного робота можно найти в [40]. Они расширили метод APF, рассматривая атрибуты движения домашних животных с целью улучшения взаимодействия человека и робота. Силы притяжения и отталкивания APF были увеличены. Реальный эксперимент с роботом был проведен с использованием голономного робота с шестью камерами для проверки их алгоритма и подтверждения результатов моделирования. Кроме того, чтобы помочь решить проблему точечной массы APF для машиноподобных роботов, окно потенциального поля, которое является расширением метода APF, было предложено в [51] для обеспечения безопасной навигации.С помощью этого метода вычисления потенциального поля выполнялись иначе, чем при использовании обычного метода APF. APF также рассматривался в [52] при планировании траектории с участием нескольких роботов.

2.2. Метод планирования пути на основе зрения

Хотя большинство подходов используют информацию от камер и датчиков для определения выполнения своих алгоритмов, некоторые методы в основном полагаются на обработку изображений информации с камер. Эти методы были описаны как методы, основанные на видении [33, 53–57].В [56] был представлен недавний визуальный подход для решения проблемы планирования пути и обхода препятствий для небольших беспилотных транспортных средств путем принятия метода извлечения интереса к области, использованного в [57]. Локальная слепая деконволюция использовалась для классификации областей собранных изображений относительно друг друга, чтобы помочь создать карту характеристик, состоящую из локализованных структурных образований обработанных изображений. Реализованные карты характеристик затем использовались в качестве основы для обнаружения и обхода препятствий.Впервые этот подход был предложен в [58]. При таком подходе, прежде чем робот решит двигаться в заданном направлении, изображения захватываются и уменьшаются до ширины столбца 320 пикселей, чтобы ускорить вычисления. Затем карта объектов извлекается. Затем части карты используются, чтобы определить, есть ли препятствия, прежде чем робот двинется в нужном направлении. Сравнительные результаты показали, что этот метод приводит к менее частым попаданиям в препятствия на 4-5% по сравнению с контрастом на основе гистограммы (HC), контрастом на основе области (RC) и остаточным спектром (SR), которые регистрируют от 11 до 14% попаданий.

Визуальный алгоритм навигации для мобильного робота, использующий поток препятствий, извлеченный из захваченных изображений, для определения расчетной глубины и времени до столкновения с использованием закона управления, называемого сбалансированной стратегией, также был представлен в [53]. Комбинация изображений с очень низким разрешением и датчика сонара также использовалась для разработки основанного на видении алгоритма обнаружения препятствий в неструктурированной внутренней среде в [33]. В то время как цифровая камера использовалась для получения изображений для сегментации, датчик сонара использовался для извлечения информации о глубине из изображения.Ким и До [54], с другой стороны, представили подход к обнаружению и уклонению от динамических препятствий на основе визуального представления с оценкой движения на основе блоков (BBME) с использованием одной камеры. Однокамерный сенсор, основанный на методе карт относительной фокусировки, также был представлен в [58]. Извлеченная область изображений была взята и разделена на области 3x3 для определения интенсивности областей. Область с высокой интенсивностью указывает на препятствие, а область с низкой интенсивностью определяет путь, по которому двигаться во время навигации.

Вместо того, чтобы использовать камеры, как это делали другие, Ленсер и Велозо [55] продемонстрировали метод визуального сонара для обнаружения известных и неизвестных объектов, рассматривая окклюзию пола известных цветов, чтобы помочь обнаруживать и избегать препятствий.Исходя из предположения, что скорость цели известна, остающаяся известной скоростью динамических препятствий, в [59] был сделан онлайновый метод на основе датчиков, называемый директивным кругом (DC) для планирования движения и предотвращения препятствий. При моделировании с использованием этого подхода учитывались как статические, так и движущиеся препятствия.

Недавно в [60] был представлен подход визуальной навигации, основанный на трансферном обучении, с целью повышения способности восприятия окружающей среды в семантической навигации автономных мобильных роботов.Метод состоит из трехуровневых моделей, включая распознавание места, область поворота и распознавание стороны. Результаты реальных экспериментов указывают на хорошую производительность метода в семантической навигации. Робот смог распознавать свое исходное состояние и позы и выполнять коррекцию позы в режиме реального времени. Требуется доработка для его реализации в сложной и открытой среде.

2.3. Метод планирования пути следования стенам

Метод следования стенам (WF) также рассматривался исследователями.Метод WF рассматривает стену вокруг робота, чтобы направлять его движение из одного места в другое с помощью датчиков дальности. Гаврилут и др. [61] продемонстрировал подход к обходу препятствий мобильным роботом, ориентированный на стену, с учетом более быстрого времени отклика и простой интеграции ИК-датчиков в микроконтроллеры. Робби Робби RP5, оснащенный двумя ИК-датчиками приближения, был использован для тестирования их алгоритма. Хотя время завершения эксперимента было небольшим, ошибки возникли из-за интерференции излучаемых сигналов от двух используемых датчиков.Кроме того, не удалось обнаружить относительно небольшие препятствия.

2.4. Метод планирования пути управления в скользящем режиме

В качестве другой разработки некоторые исследователи рассматривали управление в скользящем режиме (SMC) [62–64]. SMC - это метод нелинейного управления, который вызывает изменения в динамике нелинейной системы путем применения прерывистого управляющего сигнала, который заставляет систему скользить в направлении поперечного сечения нормального поведения системы. Матвеев и др. [62] представили стратегию скользящего режима, который математически дорого обходится при патрулировании границы и избегании препятствий, связанных с движущимися препятствиями.Считалось, что препятствия в разные периоды случайным образом имели разную форму. Считалось, что скорости движущихся объектов помогают избегать движущихся препятствий. Для оценки подхода было проведено моделирование и эксперимент с одноколесным роботом.

2.5. Метод реактивного динамического планирования пути

Реактивный динамический подход использует подход, основанный на датчиках или визуальном представлении, путем реагирования на непредвиденные препятствия и ситуации во время навигации с принятием соответствующих решений.Реактивный динамический подход к планированию траектории и избеганию препятствий применялся в автономных мобильных роботах на протяжении многих лет [12, 65–67]. Одна из таких работ представлена ​​у Танга и Анг [66]. Основываясь на парадигме ситуативной деятельности и стратегии «разделяй и властвуй», они приняли подход реактивной навигации, чтобы предложить метод, называемый виртуальными полукругами (VSC), который объединяет модули разделения, оценки, принятия решений и генерации движения, чтобы позволить мобильным роботам избегать препятствия в сложных условиях.При реализации этого подхода использовалось моделирование. Матвеев, Хой и Савкин [5] предложили затратный вычислительный подход, названный реактивной стратегией для навигации мобильных роботов в динамической среде, неизвестной роботам, с загроможденными движущимися и деформированными препятствиями. Этот подход был реализован с помощью моделирования. Реактивно-навигационный подход с использованием интегрированного представления среды был предложен для избегания препятствий в динамической среде с множеством препятствий, включая неподвижные и движущиеся объекты в [68].Подход был опробован на мобильном колесном роботе Pioneer P3-DX в помещении. В [69] также был представлен метод, использующий реактивные эллиптические траектории с алгоритмом реактивного обхода препятствий, встроенным в архитектуру мультиконтроллера, чтобы помочь избежать препятствий.

2.6. Подход к планированию пути с динамическим окном

Некоторые исследователи также рассматривали подход с динамическим окном (DWA) для обеспечения оптимального обхода препятствий [70–74]. Недавно в [75] был предложен улучшенный подход с динамическим окном для обхода препятствий мобильным роботом.Принимая во внимание недостатки локальных минимумов этого подхода, приводящие к тому, что робот оказывается в ловушке U-образного препятствия, в качестве датчика был использован лазерный дальномер, чтобы гарантировать принятие оптимального решения по пути робота. При таком подходе учитывался размер робота. Моделирование использовалось для оценки подхода и по сравнению с другими результатами DWA в MATLAB, и первый, по мнению авторов, работает лучше.

2.7. Другие традиционные методы планирования пути

Ниже кратко излагается информация о других традиционных методах планирования пути, используемых исследователями, помимо описанных выше.

Эвристический алгоритм A-Star (A) и алгоритм динамического управления были использованы в [10], чтобы предложить подход для получения кратчайшего пути и способности избегать препятствий, которые известны роботу в заранее определенной сеточной карте среды. на основе информации, полученной с датчиков сонара.

В [76] было проведено исследование использования стратегий движения робота, позволяющих ему отслеживать движущуюся цель в динамической среде. Четыре ультразвуковых датчика дальности с двумя алгоритмами управления, один из которых контролирует остановку транспортного средства при обнаружении препятствия, а другой определяет направление движения, были представлены в [77].Этот метод был реализован на трехколесном мобильном роботе в закрытых помещениях.

Алгоритм управления расстоянием для навигации мобильного робота с использованием датчиков дальности также рассматривался исследователями при планировании пути. Среди них следует отметить исследование Ullah et al. [78, 79]. Они использовали алгоритм управления расстоянием для разработки робота с дистанционным управлением для прогнозирования и предотвращения столкновений между транспортными средствами, поддерживая заданное безопасное расстояние между роботом и препятствием.

В другой разработке для разработки алгоритма уклонения от препятствий был применен подход к событию бампера. Turtlebot в [80].Однако такой подход не обеспечивал навигацию без столкновений.

Kunwar et al. [81] провели исследование по использованию подхода наведения на рандеву для отслеживания движущихся целей роботов в динамической среде, состоящей из неподвижных и движущихся препятствий. Чтобы обеспечить эффективную шумовую фильтрацию данных, собранных из окружающей среды, Chih-Hung, Wei-Zhun и Shing-Tai [82] недавно оценили производительность расширенной фильтрации Калмана (EKF) и фильтрации Калмана (KF) для предотвращения препятствий для мобильных роботов. .Реализация проводилась с использованием двухколесного мобильного робота с тремя гидроакустическими датчиками. Было описано, что подход EKF показал лучшие результаты в эксперименте, чем подход KF.

Полуглобальный стерео метод (SGBM) с локальным алгоритмом сопоставления блоков (BM), при котором препятствия идентифицируются с использованием метода, который проверяет относительные уклоны и перепады высот объектов, использовался в [83]. Карта диспаратности, полученная из обработанной пары изображений с помощью стереокамер, была взята путем дальнейшей обработки и, наконец, для алгоритма обхода препятствий, чтобы определить движение транспортного средства к определенной точке GPS, избегая препятствий.Эксперимент в реальном времени проводился с использованием электромобиля, как показано на рисунке 1.