ABLOY-FIRE.RU - Надежная автоматика для противопожарных дверей

Abloy
Главная
Продукция
Решения для одностворчатых дверей
Решения для двустворчатых дверей
Где купить


Новости

21.05.07 - Итоги семинара "Системы автоматического закрывания противопожарных дверей Abloy"

10.05.07 - Первый в России семинар: "Системы автоматического закрывания противопожарных дверей Abloy"

30.04.07 - Открыт новый сайт "Надежная автоматика для противопожарных дверей Abloy"

Условные знаки тропинка


Условные знаки топографических карт (шпаргалка)

0-9
1-й, 1-я, 1-е Первый,-ая, -ое, -ые (часть собственного названия)
2-й, 2-я, 2-е Второй, -ая, -ое, -ые (часть собственного названия)
3-й, 3-я, 3-е, 3-й Третий, -ья, -ье, ьи (часть собственного названия)
 
А
А Асфальт, асфальтобетон (материал покрытия дорог)
абразив. Абразивный завод
авт. Автомобильный завод
авторем. Авторемонтный завод, авторемонтные мастерские
алб. Алебастровый завод
алмаз. Алмазное месторождение, алмазный прииск
анг. Ангар
анил. Анилино-красочный завод
АО Автономная область (при собственном названии)
апат. Апатитовые разработки
ар. Арык (при собственном названии)
арт. к. Артезианский колодец
арх. Архипелаг (при собственном названии)
асб. Асбестовый завод, карьер, рудник, асбестообогатительная фабрика
АССР Автономная Советская Социалистическая Республика (при собственном названии)
астр. Астрономический пункт
асф. Асфальтовый завод
аэрд. Аэродром
аэрп. Аэропорт
 
Б
Б Булыжник (материал покрытия дорог)
б. бак. Будка бакенщика
б. тр. Будка трансформаторная
б., бал. Балка (при собственном названии)
Б., Бол. Большой, -ая, -ое, -ие (часть собственного названия)
бар. Барак
бас. Бассейн
бер. Береза (порода леса)
Бет. Бетонный (материал плотины)
биол. ст. Биологическая станция
б-ка Банка
бл.-п. Блокпост (железнодорожный)
Ближн. Ближний, -яя, -ее, -не (часть собственного названия)
бол. Болото (при собственном названии)
больн. Больница
Бр Брусчатка (материал покрытия дорог)
бр. Брод
бр. мог. Братская могила
буг. Бугор (при собственном названии)
булг. Булгуннях
бум. Бумажной промышленности (комбинат, фабрика)
бур. Буровая вышка, скважина
бух. Бухта (при собственном названии)
 
В
В Вязкий (грунт дна реки)
ваг. Вагоноремонтный, вагоностроительный завод
вдкч. Водокачка
вдп. Водопад
вдпр. ст. Водопроводная станция
вдхр. Водохранилище
Вел.,/td> Великий, -ая, ое, ие (часть собственного названия).
Верх. Верхний, -яя, -ее, -ие (часть собственного яазвания)
вет. Ветеринарный пункт
вечнозел. Вечнозеленые лиственные породы леса
вин. Винодельческий, винокуренный завод
вкз. Вокзал
влк. Вулкан (при собственном названии)
вод. Водонапорная башня
вод. п. Водомерный пост
вод. ст. Водная станция
возвыш. Возвышенность (при собственном названии)
Вост. Восточный, -ая, -ое, -ые (часть собственного названия).
впад. Впадина (при собственном названии)
Выс. Выселки (часть собственного названия)
 
Г
Г Гравий (материал покрытия дорог)
г. Гора (при собственном названии)
г. дв. Господский двор (на иностранной территории)
г. прох. Горный проход (при собственном названии)
г.-сол. Горько-соленая (вода в озерах, источниках, колодцах)
гав. Гавань (при собственном названии)
газ. Газовый завод, газовая вышка, скважина
газг. Газгольдер
гал. Галантерейной промышленности (завод, фабрика)
галеч. Галечник (продукт добычи)
гар. Гараж
гвозд. Гвоздильный завод
гидр. скв. Гидрологическая скважина
гидрол. ст. Гидрологическая станция
гидромет. ст. Гидрометеорологическая станция
гипс. Гипсовый завод, карьер, рудник
Гл. Главный (часть собственного названия)
гл. Глубина
глин. Глина (продукт добычи)
глиноз. Глиноземный завод
гонч. Гончарный завод
гор. Горячий источник
гост. Гостиница
гряз. Грязевой вулкан
ГСМ Горюче-смазочных материалов (склад)
гсп. Госпиталь
ГЭС Гидроэлектростанция
 
Д
Д Деревообрабатывающей промышленности (завод, фабрика) древ. Деревянный (материал моста, плотины)
Д. О. Дом отдыха
дв. Дальний, -яя, -ее, -ие (часть собственного названия) . Дальн. Двор
дет. д. Детский дом
джут. Джутовый завод
дол. Долина (при собственном названии)
домостр. Домостроительный завод, комбинат
древ. уг. Древесный уголь (продукт обжига)
дров. Дровяной склад
дрож. Дрожжевой завод
 
Е
ер. Ерик (при собственном названии)
 
Ж
ЖБ Железобетонный (материал моста, плотины)
жел. Железистый источник, железообогатительная фабрика, место добычи железной руды
жел.-кисл. Железнокислый источник
животн. Животноводческий совхоз, животноводческая ферма
 
З
заим. Заимка (при собственном названии)
зал. Залив (при собственном названии)
зап. Запань
Зап. Западный, -ая, -ое, -ые (часть собственного названия)
запов. Заповедник (при собственном названии)
засып. Засыпанный колодец
зат. Затон (при собственном названии)
звер. Звероводческий совхоз, питомник
Зем. Земляной (материал плотины)
земл. Землянка
зерк. Зеркальный завод
зерн. Зерноводческий совхоз
зим. Зимовка, зимовье
зол. Золотой (прииск, месторождение)
зол.-плат. Золото-платиновые разработки
 
И
игр. Игрушечная фабрика
изв. Известковый карьер, известь (продукт обжига)
изумр. Изумрудные копи
им. Имени (часть собственного названия)
инст. Институт
иск. волок. Искусственного волокна (фабрика)
ист. Источник
 
К
К Каменистый (грунт дна реки)
К Каменный (материал моста, плотины)
К Камень колотый (материал покрытия дорог)
К. Колодец (при отсутствии собственного названия)
к. Колодец (при собственном названии)
каз. Казарма
кам. Каменоломня, камень
кам. стб. Каменный столб
кам.-дроб. Камнедробильный завод
камв. Камвольный комбинат, камвольная фабрика
кан. Канал
канат. Канатный завод
каол. Каолин (продукт добычи), каолиновый обогатительный завод
каракул. Каракулеводческий совхоз
карант. Карантин
кауч. Каучуковый завод, плантация каучуконосов
керам. Керамический завод
кин. Кинематографической промышленности (завод, фабрика)
кирп. Кирпичный завод
Кл. Клинкер (материал покрытия дорог)
кладб. Кладбище
клх. Колхоз
клх. дв. Колхозный двор
кож. Кожевенный завод
кокс. Коксохимический завод
кол. Колония (при собственном названии)
комбик. Комбикормовый завод
компрес. ст. Компрессорная станция
кон. Коневодческий совхоз, конный завод
конд. Кондитерская фабрика
конопл. Коноплеводческий совхоз
конс. Консервный завод
котл. Котловина (при собственном названии)
коч. Кочевье
кош. Кошара
кр. Край (при собственном названии)
Кр., Красн. Красный, -ая, -ое, -ые (часть собственного названия)
крахм. Крахмало-паточный, крахмальный завод
креп. Крепость
круп. Крупяной завод, крупорушка
кум. Кумирня
кур. Курорт
кург. Курган, курганы (при собственном названии)
 
Л
лаг. Лагуна
лакокр. Лакокрасочный завод
Лев. Левый, -ая, -ое, -ые (часть собственного названия)
ледн. Ледник, ледники (при собственном названии)
лесн. Лесника дом
леснич. Лесничество
лесоуч. Лесоучасток
лесп. Лесопильный завод
лесхоз. Леспромхоз
лет. Летник, летовка
леч. Лечебница
ЛЗС Лесозащитная станция
лим. Лиман (при собственном названии)
листв. Лиственница (порода леса)
льновод. Льноводческий совхоз
льнообр. Льнообрабатывающий завод
 
М
М Металлический (материал моста)
м. Мыс (при собственном названии)
М., Мал. Малый, -ая, -ое, -ые (часть собственного названия)
мак. Макаронная фабрика
марганц. Марганцевая руда (продукт добычи)
маргар. Маргариновый завод
маслоб. Маслобойный завод
маслод. Маслодельный завод
маш. Машиностроительный завод
меб. Мебельная фабрика
медепл. Медеплавильный завод, комбинат
медн. Медные разработки
мет. Металлургический завод, завод металлоизделий
мет. ст. Метеорологическая станция
мет.-обр. Металлообрабатывающий завод
мех. Меховая фабрика
МЖС Машинно-животноводческая станция
мин. Минеральный источник
ММС Машинно-мелиоративная станция
мог. Могила, могилы
мол. Молочный завод
мол.-мясн. Молочно-мясной совхоз
мон. Монастырь
мрам. Мрамор (продукт добычи)
МТМ Машинно-тракторная мастерская
МТФ Молочнотоварная ферма
муз. инстр. Музыкальных инструментов (фабрика)
мук. Мельница (мукомольная)
мыл. Мыловаренный завод
мясн. Мясной промышленности (завод, комбинат)
 
Н
набл. Наблюдательная вышка
наполн. Наполняемость колодца
нац. окр. Национальный округ (при собственном названии)
недейств. Недействующая (железная дорога)
нефт. Нефтедобыча, нефтеперегонный завод, нефтехранилище, нефтяная вышка, скважина
Ниж. Нижний, -яя, -ее, -ие (часть собственного названия)
низм. Низменность (при собственном названии)
ник. Никелевый рудник
Нов. Новый, -ая, -ое, -ые (часть собственного названия)
 

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

186 Автомагистрали (автострады) и их характеристики: ширина проезжей части в м и количество проезжих частей, общая ширина дороги в м, материал покрытия [259, 260-264]

187 Автомобильные дороги с усовершенствованным покрытием (усовершенствованные шоссе) и их характеристики: ширина проезжей части в м, общая ширина дороги в м, материал покрытия [259-263, 265]

Оборудованные съезды

Границы смены покрытия [261, 262]

188 Автомобильные дороги с покрытием (шоссе) и их характеристики: ширина проезжей части в м, общая ширина дороги в м, материал покрытия [259-263, 266, 267]

Примыкание дорог низших классов без оборудованных съездов [263]

189 Проезжие части улиц и тротуары [268-270]:

1) проезжие части улиц при наличии бортового камня

2) проезжие части улиц без бортового камня

30 тротуары на улицах и пешеходные дорожки с твердым покрытием (в парках, на кладбищах и др.)

4) тротуары на улицах и пешеходные дорожки без покрытия

Буквенные индексы - материал покрытия, цифры - отметки высот: в числителе дроби - на бортовом камне, в знаменателе - рядом с бортовым камнем

190 Непроезжие улицы (крутые, ступенчатые, загроможденные валунами и т.п.) [271]

191 Автомобильные дороги без покрытия (улучшенные грунтовые дороги) и их характеристики: ширина проезжей части в м, материал добавок [259, 260.263, 272, 275]

192 Автомобильные дороги с деревянным покрытием [263, 274]

193 Дороги грунтовые [263, 275-280]:

1) проселочные

2) полевые и лесные

3) участки, проезжие только при отливе моря, сработке водохранилища, идущие по руслу потока

194 Дороги зимние (зимники, автозимники) [281]

195 Тропы [282, 283]:

1) вьючные

2) пешеходные

3) участки на искусственных карнизах и их характеристики (числитель дроби - наименьшая ширина в м, знаменатель - длина в м

196 Скотопрогоны [284]:

1) с ограждениями (цифры - ширина в м)

2) без ограждений

197 Дороги строящиеся [285]:

1) автомагистрали

197 2) автомобильные дороги с усовершенствованным покрытием

197 3) автомобильные дороги с покрытием

197 4) автомобильные дороги без покрытия

197 5) автомобильные дороги с деревянным покрытием

198 Участки труднопроезжие [286]:

1) автомобильных дорог с покрытием

198 2) автомобильных дорог без покрытия

198 3) грунтовых проселочных дорог

199 Участки дорог с фашинами, гати, гребли, выстилки [287]

200 Дороги по насыпям и дамбам (цифры - высоты насыпей в м) [288, 289]:

1) автомобильные с покрытием; откосы от края обочины

2) автомобильные без покрытия; откосы от края проезжей части

3) грунтовые проселочные; откосы от края проезжей части

200 4) грунтовые проселочные; откосы от края дамбы

201 Дороги в выемках (цифры - глубины выемок в м) [288, 289]

202 Переходы подземные под улицами, дорогами и железнодорожными путями (туннели пешеходные) [290]

203 Лестницы для подъема в гору и на различные сооружения [291]

204 Лотки для спуска леса и других материалов [292]

205 Селеспуски через дороги и каналы [293]

206 Дорожные знаки и арки [294, 295]:

1) знаки километровые - столбы и камни (цифры - надписи числа километров)

2) указатели дорог, названий населенных пунктов и рек

3) знаки дорожные прочие

4) арки постоянные на автомобильных дорогах

207 1) Светофоры на столбах [296]

2) Опоры троллейбусной контактной сети [296]

------

208 Индексы и номера автомобильных дорог [297]

209 Остановки автобусов и троллейбусов вне населенных пунктов [298]:

1) необорудованные

2) с павильоном и расширением дороги

210 Насаждения вдоль дорог, рек, каналов и канав [299, 300]:

1) узкие полосы деревьев высотой 4 м и более (с указанием породы и высоты в м)

2) узкие полосы деревьев высотой менее 4 м (с указанием породы и высоты в м)

3) узкие полосы кустарников

4) ряды отдельных деревьев

5) отдельно стоящие деревья

6) отдельные кустарники

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.

101 Горизонталь

Линия, соединяющая точки одной высоты. Стандартный интервал между горизонталями по вертикали (сечение рельефа) 5 м. Минимально допустимый изгиб линии 0,25 мм от центрадо центра линии.

Цвет: коричневый.

102 Утолщённая горизонталь

Каждая пятая горизонталь должна быть утолщённой. Это способствует быстроте оценки разницы высот и общего восприятия форм местности. При необходимости показа мелких деталей, утолщённая горизонталь может быть вычерчена нормальной линией.

Цвет: коричневый.

103 Вспомогательная горизонталь

Используется для передачи дополнительной информации о формах рельефа, отображение которых невозможно основными горизонталями. Между двумя основными горизонталями может быть проведена только одна вспомогательная.

Цвет: коричневый.

104 Указатель направления ската (бергштрих)

Цвет: коричневый.

105 Отметки горизонталей

Цвет: коричневый.

106 Грунтовый обрыв

Крутой перегиб поверхности земли, однозначно выделяющийся из окружающей среды. Гравийные или песчаные выработки, дорожные выемки и насыпии т. п. Зубцы должны показывать полную проекцию склона, но могут быть опущены, если два обрыва располагаются близко друг от друга. Опасные грунтовые обрывы показываются знаком 201 Очень высокие грунтовые обрывы могут быть показаны толщиной линии бровки 0,25 мм.

Цвет: коричневый

107 Грунтовый вал

Четко видимая земляная насыпь. Высота минимум 1 метр.

Цвет: коричневый.

108 Маленький земляной вал

Маленькая или частично разрушенная земляная насыпь показывается прерывистой линией. Минимальная высота 0,5 метра.

Цвет: коричневый.

109 Промоина

Овраг или ров, которые не могут быть отображены в масштабе карты знаком 106. Толщина линии отображает ширину промоины. Минимальная глубина 1 метр.

Цвет: коричневый.

110 Маленькая промоина

Маленькая промоина или канава. Минимальная глубина 0,5 метров.

Цвет: коричневый.

111 Бугор

Показывается горизонталями. Выделяющиеся на местности бугры, не попадающиев основное сечение рельефа, могут быть показаны основными горизонталями, если их высотане отличаетсяот высоты основного сечения больше чем на 25%. Маленькие или плоские бугры показываются вспомогательными горизонталями.

Цвет: коричневый.

112 Внемасштабный бугор

Маленький грунтовый или каменистый бугры, которые не возможно отобразить с помощью горизонталей (диаметр менее 5 м). Минимальная высота 1 метр.В случаях совпадения с горизонталью, линия должна быть разорвана.

Цвет: коричневый.

113 Вытянутый внемасштабный бугор

Выделяющийся внемасштабный бугор вытянутой формы (длинна менее 12 м ширина менее 4 м). Показываются бугры высотой не менее1 метра над окружающей их поверхностью.Знак не может находиться на линии горизонтали.

Цвет: коричневый.

114 Яма

Показывается горизонталями с бергштрихами. Выделяющаяся, не попадающаяв основное сечение, яма может быть показана основной горизонталью, если ее глубинане отличается больше чем на 25% от основного сечения. Маленькие или плоские ямы показываются вспомогательными горизонталями.

Цвет: коричневый.

115 Внемасштабная яма

Маленькое естественное понижение (диаметром не менее 2 метров), которое не может быть отображено горизонталями в масштабе карты. Минимальная глубина от окружающей поверхности 1 метр. Центр объекта находится в центре тяжести знака. Знак ориентируется разрывом на север. Искусственные ямы следует показывать знаком 116.

Цвет: коричневый.

116 Искусственная внемасштабная яма

Шурф или яма с крутыми краями, не выражающиесяв масштабе каты (диаметром не менее2 метров). Минимальная глубина от окружающей поверхности 1 метр.Ямы представляющие опасность показываются знаком 204. Центр объекта совпадает с центром тяжести знака. Знак ориентируется разрывом на север.

Цвет: коричневый.

117 Изрытая поверхность

Цвет: коричневый.

118 Специальные формы рельефа

Цвет: коричневый.


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.

201 Непреодолимая скала

Непреодолимая (опасная) скала, карьер или опасный грунтовый обрыв (см. 106) показывается линией толщиной 0,35 мм вдоль бровки и зубцами, покрывающими площадь проекции обрыва от верхней кромки до подножья.При отображении вертикальных или близко расположенных обрывов зубцы могут быть опущены (ширина прохода должна быть не менее 0,3 мм в масштабе карты). Зубцы могут быть удлинены, если это необходимо. Например, если обрывом и береговой линией нет прохода, то зубцы обрыва должны пересекать береговую линию и накладыватьсяна край изображения водоема.

Цвет: чёрный.

202 Скалы останцы

В некоторых случаях скалы в виде столбов или гигантских валунов могут быть показаны в плане без зубцов.

Цвет: чёрный.

203 Преодолимый скальный обрыв

Маленький вертикальный скальный обрыв (высота минимум 1 м) может быть показан без зубчиков. Если направление склона не определяется однозначно или необходимо улучшить читаемость, могут быть показаны короткие зубчики в направлении склона. При отображении проходимых скальных обрывов без зубчиков концы линии бровки могут быть закруглены для улучшения восприятия.

Цвет: чёрный.

204 Скальная выработка

Скальная выработка, яма или ствол шахты, которые могут представлять опасность для бегунов. Центр объекта совпадает с центром тяжести знака. Знак ориентируется разрывом на север.

Цвет: чёрный.

205 Пещера

Показывается таким же знаком, как и скальная выработка, только ориентируется знак острием в направлении входа. Центр входа находится в центретяжести знака.

Цвет: чёрный.

206 Валун

Камень, выделяющийся на местности, высотой не менее1 метра.Все валуны, отображаемые на карте, должны быть легко опознаваемы но местности. Чтобы показать разницу между валунами разных размеров (находящимися на местностине далеко друг от друга) диаметр значка может быть увеличен на 20%.

Цвет: чёрный.

207 Большой валун

Особо большой камень, не выражающийсяв масштабе карты.

Цвет: чёрный.

208 Каменистое поле

Территория, покрытая таким большим количеством камней (валунов), что их невозможно показать каждый отдельно с помощью знаков 206и 207, показывается произвольно ориентированными треугольниками со сторонамив соотношении 8:6:5. Объект должен отображаться минимум двумя треугольниками. Для показа разницы величины отдельных камней, покрывающих поле, некоторые треугольники могут быть увеличены на 20%.

Цвет: чёрный.

209 Груда валунов

Группа камней, тесно расположенных на небольшой площади, каждый из которых невозможно показать индивидуально. Знак ориентируетсяна север.В случае необходимости показать разницу между несколькими группами, размер треугольника может быть увеличен на 25% (до 1 мм).

Цвет: чёрный.

210 Каменистый грунт

Каменистая и скальная поверхность, которая влияет на пробегаемость, должна быть отображена на карте. Точки наносятся произвольно. Плотность точек показывает степень пробегаемости. Возможно использование минимум трёх точек.

Цвет: чёрный.

211 Открытый песчаный грунт

Поверхность с мягким песчаным или гравийным покрытием, снижающим скорость бега. В случае, если пробегаемость нормальная, следует использовать знаки 401 или 402.

Цвет: чёрный 12,5% (22 линии/см) и жёлтый 50% (см знак 402).

212 Чистая скала

Хорошо пробегаемая скальная поверхность без растительности. Если имеетсякакая-либо растительность (трава, мох и т. п.), следует использовать знаки 401 или 402

Цвет: чёрный 30% (60 линий/см).


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.

301 Озеро

Большие водные пространства показываются регулярной точечной сеткой, маленькие — сплошной заливкой. Чёрная береговая линия показывает непроходимость объекта.

Цвет: голубой 50% (60 линий/см)

302 Пруд

В случаях когда озеро или пруд меньше 1 мм2в масштабе карты береговая линия не показывается.

Цвет: голубой.

303 Лужа

Яма с водой или лужа, не выражающаясяв масштабе карты. Центр объекта совпадает с центромтяжести знака.

Цвет: голубой.

304 Непреодолимая река

Непреодолимая река или канал показывается чёрной береговой линией. Линия может быть разорвана в местах брода.

Цвет: голубой 50% (60 линий/см), чёрный.

305 Преодолимая река

Преодолимый река или канава шириной минимум 2 метра.Если ширина больше 5 метров, то объект показывается в масштабе карты.

Цвет: голубой.

306 Преодолимый ручей

Преодолимый ручей или канава шириной менее 2 метров.Для лучшей читаемости, канава по болоту должна отображаться знаком 305.

Цвет: голубой.

307 Канава с водой

Естественная или искусственная пересыхающая канава.

Цвет: голубой.

308 Узкое болото

Болото или мокрый грунт, которые невозможно показать знаком 310(ширина меньше чем 5 метров).

Цвет: голубой.

309 Непроходимое болото

Болото непроходимое или опасное для спортсменов. Чёрная линия дается по контуру.

Цвет: голубой, чёрный.

310 Болото

Преодолимое болото с четко видимыми краями. Знак 310 может комбинироваться со знаком 403 для отображения открытого болота. Залесённые болота могут быть показаны в комбинации со знаками растительности. Маленькие болота показываются на картене меньше, чем двумя штрихами. Если маленькое болотце показывается в сочетаниисо знаками 403/404, то для улучшения читаемости, разрешается заменить эти знаки на 401/402соответственно.

Цвет: голубой.

311 Нечёткое болото

Заболоченный грунт, пересыхающее болото или места перехода нормального грунта в проходимое болото. Знак может быть использован в комбинациисо знаком 403 или 401 для открытых мест. Залесённое болото может быть показано в комбинациисо знаками 406 — 410. Минимальный размер знака четыре штриха.

Цвет: голубой.

312 Колодец

Колодцы скважины или оборудованные источники, четко видимые на местности.

Цвет: голубой.

313 Родник

Родник или четко видимый исток. Знак ориентируется разрывом вниз по течению.

Цвет: голубой.

314 Специальный объект гидрографии

Знак служит для показа специальных внемасштабных объектов гидрографии. Пояснение к использованию знака должно быть дано в легенде карты.

Цвет: голубой.


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.

Пробегаемость леса подразделяется на четыре категории, в зависимостиот снижения скорости бега, по сравнению со скоростью бега в нормальном лесу. Например, если скорость бега в нормальном лесу 5 минутна километр, то ниже приведены коэффициенты соответствующие каждой из таких категорий:

нормальный лес 80 — 100% 5:00 — 6:15 мин/км
медленно пробегаемая растительность 60 — 80% 6:15 — 8:20 мин/км
трудно пробегаемая растительность 20 — 60% 8:20 — 25:00 мин/км
трудно проходимая растительность 0 — 20% > 25:00 мин/км

401 Открытое пространство

Поля, луга, пашни, покосы и т. п. без деревьев или кустарников, легко пробегаемые. Если жёлтый цвет становится доминирующим, возможна замена заливки на точечную сетку 75%.

Цвет: жёлтый.

402 Полуоткрытое пространство

Луга с отдельно стоящими деревьями или кустами, легко пробегаемые. Площади, занимающие меньше 10 мм2 в масштабе карты, показываются знаком 401. Отдельные деревья могут быть добавлены знаками 418 — 420. Если жёлтый цвет становится доминирующим, возможна замена заливки на точечную сетку 75%.

Цвет: жёлтый (20 линий/см).

403 Неудобь

Пустоши, вырубки, лесопосадки (высота деревьев до 1 метра) или другие открытые пространства с неудобной для бега поверхностью (растительностью), такой как вереск, высокая трава или мелкие сучки на вырубках.Знак может комбинироваться со знаком 407 или 409 для отображения изменения условий пробегаемости.

Цвет: жёлтый 50% (60 линий/см).

404 Неудобь с редколесьем

Редколесье по неудобице. В случаях когда группы растительности, показываемые белым или зелёным цветом, сливаются,— такие группы обобщаются и показываются регулярным рисунком, состоящим из больших белых точек на желтом фоне. Площади, занимающие меньше 10 мм2 в масштабе карты, показываются знаком 403. Отдельные деревья могут быть добавлены знаками 418 — 420.

Цвет: жёлтый 70% (60 линий/см), белый 48,5% (14,3 лин/см).

405 Лес: легко пробегаемый

Типичный для данной местности лес, хорошо пробегаемый. Если в районе нет хорошо пробегаемого леса, то на картене должно быть белого цвета.

Цвет: белый.

406 Лес: медленно пробегаемый

Густой лес с низкой видимостью, снижающий скорость бега до 60 — 80% от нормальной.

Цвет: зелёный 30% (60 линий/см).

407 Подлесок: медленно пробегаемый

Густой подлесок, не ограничивающий видимость (ежевика, вереск, низкорослый кустарник), а также валежник или срубленные ветки, снижающие скорость бега до 60 — 80% от нормальной. Возможно использование этого знака в комбинации со знаками 406 или 408.

Цвет: зелёный 14,3% (11,9 линий/см).

408 Лес: трудно пробегаемый

Густой лес с низкой видимостью, снижающий скорость бега до 20 — 60% от нормальной.

Цвет: зелёный 60% (60 линий/см).

409 Подлесок: трудно пробегаемый

Густой подлесок, не ограничивающий видимость (ежевика, вереск, низкорослый кустарник), а также валежник или срубленные ветки, снижающие скорость бега до 20 - 60% от нормальной. Возможно использование этого знака в комбинации со знаками 406 или 408.

Цвет: зелёный 28,6% (23,8 линий/см).

410 Непроходимая растительность

Густой лес или подлесок снижающие скорость бега до 0 — 20%.

Цвет: зелёный.

411 Лес, пробегаемый в одном направлении

В случаях, когда лес хорошо пробегается в одном направлении, но снижает скорость бега в других направлениях, белые полосы на зелёном фоне показывают направление, в которомбежать легко.

Цвет: зелёный, белый.

412 Сад

Плантации плодовых деревьев или кустарников. Зелёные точки могут показывать направление рядов. Если жёлтый цвет становится доминирующим, возможна замена заливки на точечную сетку 75%.

Цвет: жёлтый, зелёный 25% (12,5 линий/см).

413 Виноградник

Зелёные линии могу быть ориентированы в направлении посадок. Если жёлтый цвет становится доминирующим, возможна замена заливки на точечную сетку 75%.

Цвет: жёлтый, зелёный.

414 Чёткая граница культивируемых участков

Граница обрабатываемых участков, если она не совпадаетс другими знаками (ограда, дорога, насыпь и т. п.). Постоянная граница между двумя видами обрабатываемой земли также может быть показана этим знаком.

Цвет: чёрный.

415 Пашня

Пашни с сезонными границами посевов могут быть показаны чёрными регулярными точками.

Цвет: жёлтый 100%, чёрный 5% (12 линий/см).

416 Чёткая граница растительности

Чёткая кромка леса или граница пород леса.

Цвет: чёрный

417 Нечёткая граница

Нечёткая граница между видами растительности показывается только сменой цвета без граничной линии.

418, 419, 420 Специальные объекты растительности

Использование этих знаков для показа внемасштабных объектов растительности должно быть пояснено в легенде карты.

Цвет: зелёный.


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.

501 Автострада

Шоссейная дорога с разделительной полосой. Ширина знака показывается в масштабе карты, но не уже, чем указанные минимальные размеры. Внешняя граница может быть заменена знаками 519, 521, 522 или 524, если какой либо из этих знаков должен быть показан так близко, что сольется с чёрной линией края дороги. Пространство между чёрными линиями заполняется коричневой точечной сеткой (50%). Реконструируемые и строящиеся дороги могут быть показаны прерывистой линией.

Цвет: чёрный и коричневый 50% (60 линий/см).

502 Шоссе

Шоссейная дорога шириной более 5 метров. Ширина показывается в масштабе карты, но не уже указанного минимума. Внешняя граница может быть заменена знаками 519, 521, 522 или 524, если какой либо из этих знаков должен быть показан так близко, что сольется с чёрной линией края дороги. Пространство между чёрными линиями заполняется коричневой точечной сеткой (50%). Реконструируемые и строящиеся дороги могут быть показаны прерывистой линией.

Цвет: чёрный и коричневый 50% (60 линий/см).

503 Узкое шоссе

Шоссе или асфальтированная дорожка, шириной 3 —5 метров. Пространство между чёрными линиями заполняется коричневой точечной сеткой (50%). Реконструируемые и строящиеся дороги могут быть показаны прерывистой линией.

Цвет: чёрный и коричневый 50% (60 линий/см).

504 Улучшенная дорога

Автодорога с улучшенным покрытием пригодная для движения в любое время года. Ширина менее 3 метров.

Цвет: чёрный.

505 Грунтовая дорога

Плохо обслуживаемая дорога пригодная только для медленной езды на машине. Ширина менее 3 метров.

Цвет: чёрный.

506 Тропа

Широкая пешеходная тропа или старая дорога, хорошо видимые на местности.

Цвет: чёрный.

507 Тропинка

Узкая тропа или лесная дорожка, которые могут повысить скорость бега.

Цвет: чёрный.

508 Исчезающая тропинка

Пропадающая тропа или лесная дорога.

Цвет: чёрный.

509 Узкая просека

Чёткая просека шириной менее 5 метров. Просека в лесу (обычно в густом),не имеющая тропы или дороги по ней. В случаях, когда по просеке имеется дорога или тропа, следует использовать знаки 507или 508 соответственно.

Цвет: чёрный.

510 Чёткий перекресток

В случаях, когда развилки или перекрестки чётко видны на местности, то штрихи знаков соединяются или пересекаются в этих точках.

Цвет: чёрный.

511 Нечёткий перекресток

В случаях, когда развилки или перекрестки чётко не виднына местности, то штрихи знаков разрываются в этих точках.

Цвет: чёрный.

512 Пешеходный мостик

Пешеходный мостик без тропы.

Цвет: чёрный.

513 Переправа с мостом

Показывается штрихом знака дороги или тропы поперёк водной преграды.

Цвет: чёрный.

514 Переправа без моста

Если в месте пересечения дороги или тропы через реку, ручей или канаву нет моста, то пунктир дороги или тропы разрывается в этом месте.

Цвет: чёрный.

515 Железная дорога

Железнодорожное полотно, трамвайные пути, узкоколейка и т. п.

Цвет: чёрный.

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

366 Контуры растительности, сельскохозяйственных угодий, грунтов и др.[501-503]:

1) при ручном нанесении

2) при автоматизированном нанесении

Древесная растительность
367 Характеристики лесных древостоев [504]:

По составу:

1) лиственные

2) хвойные

3) смешанные

По метрическим данным:

слева - в числителе дроби - средняя высота в м, в знаменателе - средняя толщина стволов в м; справа - среднее расстояние между деревьями в м

368 Леса естественные высокоствольные [505]

369 Леса угнетенные низкорослые и карликовые [506]

370 Криволесье [507]

371 Поросль леса (отдельная цифра или числитель дроби - средняя высота в м, знаменатель - средняя толщина стволов в м) [508]

372 Леса саженные высокоствольные [509]

373 1) Лесопосадки молодые (цифра - средняя высота в м) [509]

2) Питомники лесных и декоративных пород [510]

374 Просеки в лесу [511]:

1) шириной 5 мм и более в масштабе плана

2) шириной от 1 до 5 мм в масштабе плана

3) шириной от 0,5 до 1 мм в масштабе плана (цифра - ширина в м)

375 Просеки в лесу, ограниченные канавами, изгородями, заборами [512]

376 Просеки-визирки в лесу (цифра в м) [511]
377 Просеки- визирки в лесу с линиями проволочных передач (цифра - ширина в м) [512]
378 Номера лесных кварталов [513]
379 Редколесье высокоствольное [514]

380 Редколесье угнетенное низкорослое и карликовое [515]

381 Редкая поросль леса [515]

382 Буреломы и ветровалы [516]:

1) сломано и повалено более половины деревьев

2) сломано и повалено менее половины деревьев

383 1) Участки леса горелые (гари) и сухостойные [517]

2) участки леса пройденные пожаром [517]

384 Участки леса вырубленные (вырубки) [518]

385 Участки леса раскорчеванные [519]

386 Полосы древесных насаждений [520, 522]:

1) шириной менее 2 мм в масштабе плана, высотой до 4 м (цифра - средняя высота деревьев)

2) шириной менее 2 мм в масштабе плана, высотой 4 м и более (цифра - средняя высота деревьев)

3) шириной от 2 до 10 мм в масштабе плана, высотой до 4 м (цифра - средняя высота деревьев)

4) шириной от 2 до 10 мм в масштабе плана, высотой 4 м и более (цифра - средняя высота деревьев)

5) шириной 10 мм и более в масштабе плана, высотой до 4 м (цифра - средняя высота деревьев)

6) шириной 10 мм и более в масштабе плана, высотой 4 м и более

387 Характеристики узких полос древесных насаждений, определяемые при съемках для мелиорации земель (первая цифра - средняя высота деревьев в м, вторая - общая ширина полосы в м, третья - число рядов деревьев) [521]

--

388 Деревья отдельно стоящие ориентирного или культурно-исторического значения [523]:

1) лиственные

2) хвойные

3) фруктовые

389 Деревья отдельно стоящие, не имеющие ориентирного или культурно-исторического значения [521]

390 Породы деревьев (обозначения при подеревной съемке) [523, 524]:

1) широколиственные (дуб, бук, клен, граб. липа, ясень, ильм и др.)

--

2) мелколиственные (береза, ива, осина. ольха, тополь и др.)

--

3) фруктовые

--

4) пальмы

--

5) ели и пихты

--

6) сосны и кедры

--

7) лиственницы

--

8) кипарисы

--

391 Стланик [525, 526]:

1) отдельные группы

2) заросли (с указанием породы и средней высоты в м)

392 Заросли бамбука (цифра - средняя высота в м) [527]

393 Заросли мангровые (цифра - средняя высота в м) [528]

Кустарниковая, полукустарниковая и кустарничковая растительность
394 Кусты отдельно стоящие [525, 529, 530]

395 Кустарники [529, 530]:

1) отдельные группы

2) заросли ( с указанием породы и средней высоты в м)

396 Кустарники колючие [525, 529, 531]:

1) отдельные группы

2) заросли (с указанием породы и средней высоты в м)

397 Полосы кустарников и живые изгороди (с указанием породы и средней высоты в м.) [525, 529, 532]:

1) менее 2 мм в масштабе плана

2) 2-10 мм в масштабе плана

1) более 10 мм в масштабе плана

398 Саксаул [525, 533]:

1) отдельные группы

2) заросли (цифра - средняя высота в м)

399 Полукустарники (полынь, терескен, сарсазан и др.) [534]

400 Кустарнички (багульник, подбел, черника, вереск и др.) [534]

Травяная, моховая и лишайниковая растительность
401 Растительность травяная, луговая (разнотравье) [535, 536]

402 Растительность высокотравная (чий, зонтичные и др. высотой 1 м и более) [535, 537]

403 Растительность травяная влаголюбивая (осока, пушица и др.) [535, 538]

404 Заросли камышовые и тростниковые [535, 540]

405 Мочажинки, не выражающиеся в масштабе плана [535, 540]

406 Растительность травяная степная (ковыль, типчак и др.) [541]

407 Растительность моховая (гипновые, сфагновые и др. мхи) [542]

408 Растительность лишайниковая (ягель и др.) [542]

Водная растительность показывается условными знаками №№ 228-232 по голубому фону (см. таблицы 49,50)
Культурная растительность
409 Сады фруктовые (включая цитрусовые). Цифра - средняя высота в м) [543-545]

410 Ягодники [543, 546]

411 Виноградники [543, 547]

412 Сады фруктовые с ягодниками [543, 548]

413 Сады фруктовые с виноградниками [543, 548]

414 Питомники плодовые (фруктовые, ягодные, виноградные) [543, 549]

415 Плантации технических культур * [543, 550]:

1) древесных

2) кустарниковых

3) травяных  * Подводные плантации показываются условным знаком № 233 (таблица 50)

416 Газоны [543, 551]

Клумбы [543, 551]

417 Пашни [543, 552]

Огороды [543, 553]

418 Поля рисовые, затопляемые водой [543, 554]:

1) периодически

2) большую часть года

PPT - Считывание карт Условные обозначения Презентация PowerPoint, бесплатная загрузка

  • Считывание карт Условные обозначения

  • ДОРОГИ И ПУТИ Мост M4 A470 A34 Зона обслуживания Номер развязки Основной маршрут Автострада Основная дорога Двусторонняя дорога без ограждений B50 ПРАВА ДОРОЖКИ Пешеходная дорожка Бридлвэй Дорога, используемая в качестве общественной дороги Символы линий

  • Общественные права проезда

  • Другой общественный доступ

  • . . . . . Округ Границ _ _ _ _ _ _ _ Унитарное управление, Столичный округ, Лондонский округ или Район Граница национального парка ……………. Гражданский приход или общественный округ (графство, округ, Бург или Европейская ассамблея) _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ _ Национальный фонд

  • Access Land

  • Дороги и тропы

  • Линия электропередачи Трубопровод (с условно разнесенными опорами) (стрелка указывает направление потока) Путь, состоящий из нескольких или одинарных путей, выемка набережной, туннельный виадук, железнодорожный переезд Символы линий Железные дороги Открытая станция Основная станция Закрыто для пассажиров

  • Здания с башней Культовые сооружения со шпилем, минаретом или куполом без таких дополнений Здания Радио или телевизионная мачта Общественные здания (выбрано) Ветряная мельница с парусами или без них Ветровой насос

  • Общие характеристики

  • Фруктовый сад Обнажение древесины Контуры находятся на интервале 10 метров по вертикали. Высота до ближайшей каменистой скалы на высоте 144 метра над уровнем моря. уровень отвалы, мусор Вершина карьера или свалка Деревья Ландшафтные формы

  • Растительность

  • Высота и естественные особенности

  • Болото или засолка Склоны Склоны Буксировочная дорожка Замок Канал Форд (используется) Форд Акведук Маяк (вышедший из употребления) Sand Dunes Lake Water Features

  • Древности Поле битвы Tumulus (с датой) Туристическая информация

  • Аббревиатуры и слова CH P Почтовое отделение Club House PH MS Public House Mile Stone Public Convenience PC (в сельской местности) Опасная зона музея под открытым небом

  • 1 5 3 2 4

  • Есть вопросы?

  • .

    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.


    Другие методы, включая пространство скоростей [84], SLAM, VD [85, 86], VFH [87], RRT [88, 89], и другие также приобрели популярность в области планирования пути мобильных роботов. Недавно в [90] был предложен метод, основанный на визуальной системе SLAM, для мобильного робота, оснащенного датчиком глубины или камерой, для картирования и работы в неизвестной трехмерной структуре. Целью подхода было повышение производительности картографирования в трехмерной структуре с неизвестной средой, в которой отсутствуют системы позиционирования.Моделирование проводилось с помощью симулятора Gazebo. Реальный эксперимент проводился с использованием робота Husky, оснащенного датчиком глубины Kinect v2 и лазерным дальномером. Результаты подтвердили улучшение по сравнению с классическими алгоритмами исследования границ в строении дома. Может потребоваться улучшение, чтобы решить, как различать похожие конструкции и исправлять ошибки при определении путевых точек.

    3. Сильные стороны и проблемы традиционных методов планирования пути

    У традиционных методов планирования пути есть свои сильные и слабые стороны.Они обсуждаются в следующих подразделах.

    3.1. Сильные стороны традиционных методов планирования пути

    Несмотря на то, что традиционные методы планирования пути требуют больших вычислительных ресурсов, их легко реализовать. Такие методы, как APF, DWA, A, PRM и другие традиционные методы, просто реализовать. Например, реализация стратегии SMC является простой и быстрой в отношении времени отклика. Он также хорошо работает в условиях неопределенных и неблагоприятных внешних факторов [64].Кроме того, эти методы могут хорошо сочетаться с другими методами, и они работают лучше, если их комбинировать с другими методами. Популярным среди них является APF, который многие исследователи комбинируют с другими методами. Например, очень хорошо получается получить кратчайший путь от начального состояния до цели. В сочетании с другими методами гибридный метод может генерировать оптимальный путь.

    3.2. Проблемы традиционных методов планирования пути

    Несмотря на сильные стороны традиционных методов планирования пути, существуют проблемы, влияющие на создание интеллектуальных автономных наземных транспортных средств.Ниже приведены некоторые из проблем, связанных с этими методами.

    Начнем с того, что в большинстве обсуждаемых подходов, включая традиционные методы, использовались камеры и датчики для сбора данных из окружающей среды, чтобы определить выполнение соответствующих алгоритмов планирования пути [55, 91–93]. К сожалению, показания с камер и датчиков искажены шумом из-за изменений давления, системы освещения, температуры и других факторов. Это делает собранные данные неопределенными, что позволяет алгоритмам управления достичь безопасного и оптимального планирования пути [92, 94].Динамика транспортных средств также вызывает шум, в том числе электрический шум мобильных роботов [5]. Эти условия влияют на точность, эффективность и надежность полученных в реальном времени данных об окружающей среде, собранных, чтобы позволить роботу принять решение [95]. Исследовательская работа была проведена для решения проблемы шума, но это все еще проблема. Это влияет на практическую реализацию предложенных подходов.

    Типично для стратегий обхода препятствий на основе зрения, такие факторы, как расстояние до объектов от робота, цвет и отражение от объектов, влияют на эффективность обнаружения препятствий, особенно движущихся объектов [54].Использование подходов стереозрения [96, 97] очень ограничено и может работать только в пределах покрытия стереокамер и не может работать в областях, не имеющих текстуры и отражающих [98]. Существует проблема идентификации таких пар совпадающих точек, что каждая из этих точек демонстрирует проекцию одной и той же трехмерной точки [99]. Это приводит к неоднозначности информации между точками полученных изображений, что может привести к непоследовательной интерпретации сцены [100].

    Кроме того, некоторые подходы полагаются на карту окружающей среды, чтобы робот мог принимать решения в навигации.Возникла проблема с ненужной остановкой мобильного робота во время навигации для обновления карты окружающей среды. Это влияет на эффективность и реальные приложения мобильных роботов для обеспечения безопасной и плавной навигации. Эта проблема была рассмотрена в [101] и продемонстрирована с помощью моделирования. Однако он не смог достичь безопасного оптимального пути к цели и также не был продемонстрирован в реальном эксперименте для определения его эффективности в поддержку результатов моделирования.

    DWA также имеет недостаток, связанный с проблемами локальных минимумов и неоптимальным решением движения из-за ограничений мобильного робота, которым подход не мог управлять [75, 102–104].

    Кроме того, несмотря на популярность использования подхода APF для планирования пути и обхода препятствий мобильными роботами, он имеет серьезные проблемы. Управление навигацией роботов с помощью APF учитывает силы притяжения от цели и силы отталкивания от препятствий. При выполнении этой задачи притяжения и отталкивания информация об окружающей среде сравнивается с виртуальной силой. Вычисления приводят к потере важной информации о препятствиях и вызывают проблему локальных минимумов [36, 40, 41, 105, 106].APF также может привести к нестабильному состоянию робота, когда робот оказывается в очень маленьком пространстве [107]. Это может привести к тому, что робот окажется в ловушке на позиции, а не на цели [51]. Другие проблемы APF включают неспособность робота проходить между близко расположенными препятствиями, колебания в точках препятствий и колебания, когда проход очень мал для перемещения робота, и цели, недоступные с препятствием поблизости (GNRON). Он также плохо работал в среде с препятствиями различной формы [108–110].Ограниченная чувствительность, ограниченная кривизна, ограниченный угол поворота и скорость или конечное угловое и линейное ускорение аппаратного обеспечения мобильного робота имеют большое влияние на производительность методов APF [51]. Он также может быть далек от оптимума, когда планирование является локальным и реактивным [111].

    Хотя VFH, в отличие от стратегии APF, хорошо работает в узких пространствах, если не принимать во внимание размер и кинематику робота, он может выйти из строя, особенно в узких проходах [112]. Неправильное позиционирование цели также может привести к тому, что алгоритм VFH будет ненадежным [113].

    Кроме того, методы SMC отличаются быстрым временем отклика, а также хорошей устойчивостью к переходным процессам, когда дело касается неопределенных систем и других внешних факторов, которые не способствуют [64]. Но он не работает хорошо, если продольная скорость робота высока. Также существует проблема вибрации, которая может привести к низкой точности управления [114].

    Более того, некоторые методы, такие как VD, RRT и другие, хорошо работают в среде моделирования, но их относительно сложно реализовать в реальных экспериментах на платформе роботов.VD, RRT и PRM хороши для создания глобальной дорожной карты, но для создания пути требуется местный планировщик. Они не годятся для работы в динамических средах, если не сочетаются с другими методами. С другой стороны, у метода есть проблема с созданием гладкого пути, и для его достижения требуются алгоритмы сглаживания пути.

    4. Природные методы вычислений

    Согласно Сиддик и Адели [115], вдохновленные природой вычисления состоят из метаэвристических алгоритмов, которые пытаются имитировать или основываться на некоторых явлениях природы, заданных естественными науками.Значительное количество исследователей пытались решить проблему планирования пути мобильной робототехники и обхода препятствий, используя методы стохастической оптимизации, которые имитируют поведение некоторых живых существ, включая пчел, рыб, птиц, муравьев, мух и кошек [116–122]. Эти алгоритмы называются парадигмами, вдохновленными природой, и применяются в инженерии для решения исследовательских задач [123, 124]. Вдохновленные природой методы, основанные на вычислениях, используют идеи, полученные из наблюдения за тем, как природа ведет себя по-разному, для решения сложных проблем, которые характеризуются неточностью, неопределенностью и частичной истиной, для достижения практического и надежного решения с меньшими затратами [125].Среди естественных методов, используемых при планировании пути и исследованиях предотвращения препятствий, выделяются искусственные нейронные сети (ИНС), генетические алгоритмы (ГА), имитируемый отжиг (SA), оптимизация муравьиной колонии (ACO), оптимизация роя частиц (PSO), нечеткая логика. (FL), искусственная пчелиная семья (ABC) и динамика навигации человека. Вдохновленные природой методы, основанные на вычислениях, были заявлены как лучшие навигационные подходы по сравнению с традиционными методами, такими как методы APF [126]. Большинство этих методов учитывают обучение с подкреплением, чтобы убедиться, что мобильные роботы хорошо работают в неизвестных и неструктурированных средах.Учет использования некоторых из этих подходов обсуждается в следующих подразделах.

    4.1. Метод планирования пути с нечеткой логикой

    FL - один из наиболее важных методов, используемых на протяжении многих лет для планирования пути мобильного робота. Хотя FL изучается с 1920 года [127], этот термин был введен в 1965 году Лотфи Заде, когда он предложил теорию нечетких множеств [128]. FL - это форма многозначной логики со значениями истинности переменных действительного числа от 0 до 1, используемая при решении проблем частичной истины.Считается, что нечеткие контроллеры на основе FL обладают способностью делать выводы даже в неопределенных сценариях [129]. FL может извлекать эвристические знания из человеческого опыта и имитировать человеческую логику управления. У него есть человеческие правила мышления «, если, то ». Эта характеристика сделала FL и другие производные подходы, основанные на FL, стали наиболее часто используемым подходом для планирования пути мобильных роботов [4, 17, 18, 28, 130–151].

    Недавно нечеткая логика была использована в [152], чтобы предложить планирование пути мобильного робота в среде, состоящей из статических и динамических препятствий.Для сбора d

    использовалось восемь датчиков.

    Условный знак | определение условного знака по Медицинскому словарю

    «Какая польза от Северных полюсов и экваторов Меркатора, тропиков, зон и линий меридианов?» Итак, Bellman плакал, и команда отвечала: «Это просто обычные знаки! Академическое исследование показало, что только 38 процентов людей видели условные знаки во время предполагаемой чрезвычайной ситуации в незнакомой застроенной среде. Эти модели собраны в десяти областях. имеют отношение к обоим полям, образуя отдельные главы: зондирование, отметка точки, изобата / контур, штриховка / штриховка, затененный рельеф, классификация земель, фигура-фон, стратиграфическая колонка, поперечное сечение, линейный символ и условный знак.Сравнивая и противопоставляя их, авторы охватывают следующие режимы: зондирование, отметка точки, изобата, контур, штриховка, штриховка, штриховой рельеф, классификация земель, фигура-фон, стратиграфическая колонка, поперечное сечение, линейный символ и условный знак на трассе. книги AE десять глав. С другой стороны, глухие люди, которые усваивают традиционный язык жестов в детстве, могут узнать значение больших чисел. Тем не менее эмоциональные и психологические качества, для которых «реальность» использовалась в работах этих более ранних художников, здесь были взяты за пределы их условного знакового значения.Помимо этого непостижимого управленческого семафора, состоящего из размахивания руками на боковой линии, Холлоуэю пришлось выучить традиционный язык жестов, чтобы общаться с ними. Это делает проекты похожими на обычные жестовые системы - с одной лишь разницей. Таким образом, подчинение оказывается ментальным актом человека. Приписывание условному знаку значения соответствующего понятия. Темный плащ или накидка (надетая поверх других предметов одежды) были условным знаком траура или печали (СТАРЫЙ sv Из-за того, что характеристики знака обусловлены условностью, он не следите за тем, чтобы знак был условным.Знак является условным только в том случае, если существует соглашение, определяющее его значение. Начиная с пиктографических символов, шумеры позже использовали условные знаки, записывая и перенося их на мягкие глиняные таблички с помощью стилуса. .

    Смотрите также

    ООО ЛАНДЕФ © 2009 – 2020
    105187, Москва, ул. Вольная д. 39, 4 этаж.
    Карта сайта, XML.