Застосування алгоритмів теорії графів у моделюванні 2D сканера для обходу перешкод

Abstract

Розглядається проблематика розробки та застосування моделі лазерного датчика відстані RPLIDAR A1 для задачі обходу перешкод у рамках функціонування віртуального робота, при цьому акцент зроблено на використанні алгоритмів теорії графів. Проведено аналіз впливу алгоритмів Дейкстри та A* на ефективність процесу ухилення від перешкод за допомогою 2D сканера. Важливість цих алгоритмів у контексті теорії графів підкреслена через їх здатність до оптимізації навігаційних траєкторій ів умовах, які передбачають наявність множинних перешкод. Окрему увагу приділено значенню розглядуваних алгоритмів у сферах автономної навігації, зокрема в їх застосуванні у секторах, як-от безпілотні літальні апарати, аграрний сектор, геодезичні дослідження та сфера пошуково-рятувальних операцій. Надано опис розробленого програмного засобу з інтегрованою графічною складовою та користувацьким інтерфейсом, що забезпечує можливість контролю над процесом сканування та навігації. Наданий опис робочих принципів та моделей виміру, що застосовуються у 2D датчиках, сприяє глибокому розумінню функціональних можливостей та потенціалу використання RPLIDAR A1. Дослідження підтвердило, що включення алгоритмів Дейкстри та A* в систему обходу перешкод значно покращує ефективність та безпеку роботи мобільних роботів. Тестування розробленої моделі виявило значну перевагу інтеграції вказаних алгоритмів у порівнянні з традиційними підходами, відкриваючи нові перспективи для розвитку передових автономних навігаційних систем. Важливість застосування алгоритмів теорії графів у розробці роботизованих систем висвітлена через їх вплив на підвищення якості виявлення та ухилення від перешкод, що сприяє поліпшенню ефективності автономних навігаційних систем у галузях робототехніки та автоматизованого транспорту.

The research addresses the development and application of the RPLIDAR A1 laser distance sensor model for the task of obstacle avoidance within the functioning of a virtual robot, with a focus on the use of graph theory algorithms. The influence of Dijkstra's and A* algorithms on the efficiency of the obstacle avoidance process using a 2D scanner is thoroughly analyzed. The significance of these algorithms in the context of graph theory is emphasized due to their ability to optimize navigation trajectories in environments characterized by the presence of multiple obstacles. Particular attention is paid to the importance of these algorithms in the field of autonomous navigation, especially in their application in sectors such as unmanned aerial vehicles, agriculture, geodetic research, and search and rescue operations. A description is provided of the developed software tool with an integrated graphical component and user interface, which allows for control over the scanning and navigation process. A detailed description of the working principles and measurement models used in 2D sensors contributes to a deeper understanding of the functional capabilities and potential of the RPLIDAR A1. The research confirms that the inclusion of Dijkstra's and A* algorithms in the obstacle avoidance system significantly improves the efficiency and safety of mobile robots' operations. Testing of the developed model revealed a significant advantage of integrating these algorithms compared to traditional approaches, opening new perspectives for the development of advanced autonomous navigation systems. The importance of applying graph theory algorithms in the development of robotic systems is highlighted through their impact on improving the quality of detection and obstacle avoidance, thereby enhancing the efficiency of autonomous navigation systems in the fields of robotics and automated transport.