Отправить статью по E-mail АЛГОРИТМ ПЕРЕМЕЩЕНИЯ МАНИПУЛЯЦИОННОГО РОБОТАВ СРЕДЕ С НЕИЗВЕСТНЫМИ ПРЕПЯТСТВИЯМИ
- Авторы: Лопатин П.К.1, Lopatin PK2
-
Учреждения:
- Сибирский федеральный университет
- Выпуск: Том 12, № 3 (2011)
- Страницы: 53-57
- Раздел: Статьи
- URL: https://journals.eco-vector.com/2712-8970/article/view/516405
- ID: 516405
Цитировать
Полный текст
Аннотация
Рассматривается алгоритм управления n-звенным манипуляционным роботом (МР) в среде с неизвестными статическими препятствиями. Доказывается теорема, утверждающая, что, двигаясь по данному алгоритму, МР за конечное число шагов либо достигнет целевой конфигурации, либо выдаст обоснованный ответ
о том, что целевая конфигурация не может быть достигнута. Приводятся следствия из теоремы, способствующие лучшему функционированию МР в неизвестной среде.
о том, что целевая конфигурация не может быть достигнута. Приводятся следствия из теоремы, способствующие лучшему функционированию МР в неизвестной среде.
Ключевые слова
Об авторах
Павел Константинович Лопатин
Сибирский федеральный университет
Email: Ivt_plopatin@sibsau.ru
кандидаттехнических наук, доцент кафедры информатики ивычислительной техники; Сибирский федеральный университет
P K Lopatin
Список литературы
- Ahrikhencheikh C., Seireg A. Optimized-Motion Planning: Theory And Implementation. Chichester : John Wiley & Sons, 1994.
- Principles of Robot Motion. Theory, Algorithms and Implementations / H. Choset [et al.]. Cambridge, Mass. : MIT Press, 2005.
- LaValle S. M. Planning Algorithms. 1999-2006. URL: http://msl.uiuc.edu/planning (data of visit: 30.06.2011).
- Canny J. The Complexity of Robot Motion Planning. Cambridge, Mass. : MIT Press, 1988.
- Collins G. E. Quantifier Elimination For Real Closed Fields By Cylindrical Algebraic Decomposition // Lecture Notes in Computer Sci. 1975. Vol. 33. P. 135-183.
- Нильсон Н. Искусственный интеллект. М. : Мир, 1973.
- Ильин В. А. Интеллектуальные роботы: теория и алгоритмы / Сиб. аэрокосмич. акад. - Красноярск, 1995.
- Lumelsky V. J. Sensing, intelligence, motion. How robots and humans move in an unstructured world. N. Y. : John Wiley & Sons, 2006.
- Chen C., Li H.-X., Dong D. Hybrid Control for Robot Navigation. A hierarchical Q-learning algorithm // IEEE Robotics & Automation Magazine. 2008. Vol. 15. № 2. P. 37-47. 10. Online Algorithms with Discrete Visibility. Exploring Unknown Polygonal Environments / S. K. Ghosh,
- J. W. Burdick, A. Bhattacharya, S. Sarkar // IEEE Robotics & Automatiom Magazine. 2008. Vol. 15. № 2. P. 67-76.
- Masehian E., Amin-Nasari M. R. Sensor-Based Robot Motion Planning. A Tabu Search Approach // IEEE Robotics & Automation Magazine. 2008. Vol. 15. № 2. P. 48-57.
- Rawlinson D., Jarvis R. Ways to Tell Robots Where to Go. Directing autonomous robots using topological instructions // IEEE Robotics & Automation Magazine. 2008. Vol. 15. № 2. P. 27-36.
- Yegenoglu F., Erkmen A. M., Stephanou H. E. On-line Path Planning Under Uncertainty // Proc. of 27th IEEE Conf. Decis. and Contr. Austin, Tex. Dec. 7-9. 1988. Vol. 2. P. 1075-1079.
- Barraquand J., Latombe J.-C. Robot Motion Planning: A Distributed Representation Approach // Int. J. of Rob. Res. 1991. Vol. 10. № 6. P. 628-649.
Дополнительные файлы
