Уклонение от препятствий в робототехнике является важнейшим аспектом автономных систем навигации и управления. Это способность робота или автономной системы /машины обнаруживать и обходить препятствия на своем пути, чтобы достичь заранее определенного места назначения. Эта технология играет ключевую роль в различных областях, включая промышленную автоматизацию, беспилотные автомобили, дроны и даже освоение космоса. Обход препятствий позволяет роботам безопасно и эффективно работать в динамичных и сложных средах, снижая риск столкновений и повреждений.
Чтобы робот или автономная система могли успешно преодолевать препятствия, они должны иметь возможность обнаруживать такие препятствия. Чаще всего это делается с помощью датчиков , которые позволяют роботу обрабатывать окружающую среду, принимать решение о том, что он должен делать, чтобы избежать препятствия, и выполнять это решение с использованием своих эффекторов или инструментов, которые позволяют робот для взаимодействия с окружающей средой. [1]
Существует несколько способов, с помощью которых роботы или автономные машины могут выполнять свои решения в режиме реального времени. Некоторые из этих методов включают подходы на основе датчиков, алгоритмы планирования пути и методы машинного обучения .
Одним из наиболее распространенных подходов к обходу препятствий является использование различных датчиков, таких как ультразвуковые , LiDAR , радары , гидролокаторы и камеры . Эти датчики позволяют автономной машине выполнять простой трехэтапный процесс: чувствовать, думать и действовать. Они принимают данные о расстояниях до объектов и предоставляют роботу данные об окружающей среде, что позволяет ему обнаруживать препятствия и рассчитывать расстояния до них. Затем робот может скорректировать свою траекторию, чтобы обойти эти препятствия, сохраняя при этом заданный путь. Все это делается и осуществляется в режиме реального времени и может быть практически и эффективно использовано в большинстве приложений обхода препятствий [1] [2]
Хотя этот метод хорошо работает в большинстве случаев, существуют ситуации, когда более продвинутые методы могут быть полезны и подходят для эффективного достижения конечной точки.
Алгоритмы планирования пути имеют решающее значение для оптимального расчета и маршрутизации путей без коллизий. Эти алгоритмы учитывают положение робота, пункт назначения и расположение препятствий в окружающей среде. Они берут и сохраняют эту информацию, чтобы составить карту местности, а затем используют эту карту для расчета максимально быстрого маршрута к определенному пункту назначения. Такие алгоритмы обычно используются при маршрутизации лабиринтов и автономных транспортных средств. Популярные алгоритмы планирования пути включают A* (A-star), алгоритм Дейкстры и быстрое исследование случайных деревьев (RRT). Эти алгоритмы помогают роботу найти кратчайший путь для достижения цели, избегая при этом столкновений, и все это в режиме реального времени. [3]
С использованием машинного обучения диапазон возможностей обхода препятствий становится намного шире. Благодаря искусственному интеллекту (ИИ) автономная машина может определить путь, чтобы добраться до места назначения, но в то же время может научиться адаптироваться к быстро меняющейся среде. Он может сделать это, пройдя множество этапов испытаний, подвергаясь препятствиям и изменениям окружающей среды. Давая ИИ задание и вознаграждая его за правильное выполнение, со временем он может научиться выполнять эту задачу эффективно и результативно. Это позволяет машине понять, каковы ее препятствия, и найти эффективный путь их обхода. Это также дает машине возможность научиться действовать в конкретных случаях, которые могут включать в себя борьбу с водой, холмами, сильным ветром или температурой и т. д. Такое использование ИИ позволяет автономной машине реагировать соответствующим образом на множество ситуаций, которые могут быть ожидаемым или неожиданным. Эта форма обхода препятствий особенно хороша в автономных транспортных средствах, поскольку она исключает возможные человеческие ошибки. [4]
Уклонение от препятствий можно найти в самых разных областях, включая, помимо прочего:
Несмотря на то, что эти стратегии по включению работы по предотвращению препятствий имеют свои проблемы, которые все еще требуют дальнейшего развития и планирования. Во-первых, датчикам сложно быстро получить информацию об окружающей среде, заставить машину обработать эту информацию и принять решение о том, что ей следует делать, чтобы избежать препятствия, когда оно движется слишком быстро. Эту проблему очень сложно устранить, и если машина не сможет действовать достаточно быстро, это может привести к опасности или разрушению машины и людей вокруг нее. Также невероятно сложно учесть все возможные препятствия, которые могут встать на пути автономной машины. Например, когда дело доходит до спутников, на орбите Земли находятся миллионы обломков, поэтому трудно узнать, когда и где можно поразить спутник. [9]