Original title:
Expert Systems and Advanced Algorithms in Mobile Robots Path Planning
Translated title:
Expert Systems and Advanced Algorithms in Mobile Robots Path Planning
Authors:
Abbadi, Ahmad ; Šeda, Miloš (referee) ; Volná,, Eva (referee) ; Matoušek, Radomil (advisor) Document type: Doctoral theses
Year:
2016
Language:
eng Publisher:
Vysoké učení technické v Brně. Fakulta strojního inženýrství Abstract:
[eng][cze]
Metody plánování pohybu jsou významnou součástí robotiky, resp. mobilních robotických platforem. Technicky je realizace plánování pohybu z globální úrovně převedena do posloupnosti akcí na úrovni specifické robotické platformy a definovaného prostředí, včetně omezení. V rámci této práce byla provedena recenze mnoha metod určených pro plánování cest, přičemž hlavním těžištěm byly metody založené na tzv. rychle rostoucích stromech (RRT), prostorovém rozkladu (CD) a využití fuzzy expertních systémů (FES). Dosažené výsledky, resp. prezentované algoritmy, využívají dostupné informace z pracovního prostoru mobilního robotu a jsou aplikovatelné na řešení globální pohybové trajektorie mobilních robotů, resp. k řešení specifických problémů plánování cest s omezením typu úzké koridory či překážky s proměnnou polohou v čase. V práci jsou představeny nové plánovací postupy využívající výhod algoritmů RRT a CD. Navržené metody jsou navíc efektivně rozšířeny s využitím fuzzy expertního systému, který zlepšuje jejich chování. Práce rovněž prezentuje řešení pro plánovací problémy typu identifikace úzkých koridorů, či významných oblastí prostoru řešení s využitím přístupů na bázi dekompozice prostoru. V řešeních jsou částečně zahrnuty sub-optimalizace nalezených cest založené na zkracování nalezené cesty a vyhlazování cesty, resp. nahrazení trajektorie hladkou křivkou, respektující lépe předpokládanou dynamiku mobilního zařízení. Všechny prezentované metody byly implementovány v prostředí Matlab, které sloužilo k simulačnímu ověření efektivnosti vlastních i převzatých metod a k návrhu prostoru řešení včetně omezení (překážky). Získané výsledky byly vyhodnoceny s využitím statistických přístupů v prostředí Minitab a Matlab.
Motion planning is an active field in robotics domain, it is responsible for translating high-level specifications of a motion task into low-level sequences of motion commands, which respect the robot and the environments constraints. In this work many path-planning approaches have been reviewed, mainly, the rapidly exploring random tree algorithm (RRT), the cell decomposition approaches (CD), and the application of fuzzy expert system (FES) in motion planning. These approaches have been adapted to solve some of mobile robots motion-planning problems efficiently, i.e. motion planning in small and narrow areas, the global path planning in dynamic workspace, and the improvement of planning efficiency using available information about the working environments. New planning approaches have been introduced based on exploiting and combining the advantages of cell-decomposition, and RRT, in addition to use other tools i.e. fuzzy expert system, to increase the efficiency and completeness of finding a solution. This thesis also proposed solutions for other motion-planning problems, for example the identification of narrow area and the important regions when using sampling-based algorithms, the path shortening for RRT, and the problem of planning a safe path. All proposed methods were implemented and simulated in Matlab to compare them with other methods, in different workspaces and under different conditions. Moreover, the results are evaluated by statistical methods using Matlab and Minitab environments.
Keywords:
expertní system; fuzzy system; plánování cest; Plánování pohybu; prostorový rozklad; RRT; rychle rostoucí stromy; Cell decomposition; Expert system; Fuzzy system; Motion Planning; Path planning; Rapidly exploring random tree; RRT
Institution: Brno University of Technology
(web)
Document availability information: Fulltext is available in the Brno University of Technology Digital Library. Original record: http://hdl.handle.net/11012/43496