Метод потенциального поля - очень популярное симуляция для навигации роботов. Однако кто-нибудь применил метод Потенциального поля для реальных роботов? Любая ссылка или любое требование использования метода в реальных роботах?.Метод потенциального поля: настоящие роботы
Раньше я планировал планирование на основе полей, но отказался от него в пользу более подходящих подходов к моей проблеме. Он хорошо работает в средах с точной локализацией и точными показаниями датчиков, но тем более в реальных условиях (это не является отличным решением даже с точки зрения скорости и качества пути даже в симуляции). Учитывая, что в настоящее время существует много хороших реализаций SLAM, доступных либо бесплатно, либо дешевле, я бы не стал переоценивать, если у вас нет особых проблем с повторным использованием. Для MRDS (в чем я работаю) есть Karto Robotics, у ROS есть реализация SLAM, и есть несколько версий с открытым исходным кодом только для поиска google.
Если вы хотите получить хороший обзор различных подходов к планированию пути, вам может потребоваться копия «Введение в автономные мобильные роботы» Segwart et al. Его довольно хорошая книга, и раздел планирования пути дает хороший обзор различных стратегий.
Большое спасибо ..... и я думал, что мой вопрос останется без ответа. Я думаю, вы должны получить 100 баллов, можете ли вы отправить мне подробную информацию о своей потенциальной полевой работе (которая находится в общественном достоянии или официально опубликована) на мой адрес электронной почты [email protected] Большое спасибо – Arkapravo
Можете ли вы отправить свои публикации и т. Д. – Arkapravo
Книга Сегварта очень приятная. У меня есть электронная копия, и большинство тем хорошо разбираются. – Arkapravo
Предлагаю прочитать книгу Planning Algorithms от Steven M. LaValle, если вас интересует планирование движения или движения. Методы, описанные в этой книге, активно используются в сообществе робототехники.
С другой стороны, поиск по ученому Google или веб-сайту IEEE даст вам много ссылок на документы, описывающие использование и исследование метода потенциального поля.
@MKroehnert: Я прочитал много материала :) .... Я хотел узнать мнение первого человека о потенциальной навигации на основе поля ... в реальных роботах ... не на экране компьютера! :) – Arkapravo
@Arkapravo: в нашей лаборатории подход, основанный на RRT, используется для планирования движения и траектории, и он хорошо работает. Планирование в OpenRAVE (http://openrave.programmingvision.com) также выполняется с использованием RRT и используется вместе с несколькими «реальными» роботизированными проектами. К сожалению, у меня нет никакого значимого опыта в методе потенциального поля. – MKroehnert
@MKroehnert: Я действительно впечатлен OpenRAVE ..... выглядит очень гладко – Arkapravo
Быстрый Google для потенциальных полевых методов поднял эту статью: Potential Field Methods and Their Inherent Limitations for Mobile Robot Navigation и напомнил мне о проблемах, с которыми я работал с потенциальным полевым методом.
В наших проектах (CWRU Mobile Robotics) мы видели эти точные проблемы с потенциальными алгоритмами на основе полей. Последняя попытка, мобильная робота, чтобы конкурировать на IGVC в 2009 году, имела те же проблемы, описанные в этой статье, в частности, с локальными минимумами и неспособными проходить через тесно расположенные препятствия. Я отчетливо помню, что мне приходится сталкиваться с проблемами с близко расположенными препятствиями, пытаясь планировать узкое отверстие в заборе в качестве части навигационной задачи GPS-маршрута IGVC.
Мы смогли получить довольно приличную скорость планирования из алгоритма, используя пользовательские шейдеры OpenGL для выполнения всех вычислений, представляя потенциальное поле как изображение/фреймбуфер. Как указывает Том, это не так хорошо в неизвестной или динамичной среде, так как в этих ситуациях потенциальное поле никогда не стабилизируется и будет постоянно требовать обновления.
Я прочитал эту статью, приятно узнать о вашем опыте. – Arkapravo
У вас есть опубликованная статья о вашей реализации? .... OpenGL шейдеры выглядят красиво ... никогда не знал, что я могу жениться на OpenGL с навигационным интерфейсом .... никогда не думал в этих терминах. – Arkapravo
@Arkapravo: У нас нет ничего опубликованного относительно этой реализации, по крайней мере, что я я знаю. Я посмотрю, могу ли я сделать исходный код доступным, а затем поместить ссылку на него в свой пост. Что касается использования OpenGL (и вообще средств обработки изображений в целом, таких как OpenCV), мы видели, как они используют их для навигации в любом месте, где нужно массовое обновление любой структуры, которая может быть представлена полутоновым изображением или фреймбуффом, например потенциальным полем или сетью занятости. –
Как уже отмечалось в @Tom, вы не можете полагаться на отличные показания датчика или двигатели, двигающие вас точно так, как вы думали, что вы им сказали.
Относительно новый подход к SLAM У меня была возможность использовать много лет назад, это обобщенный график Вороного (GVG); в основном, оставайтесь на равном расстоянии от ближайших двух стен, продолжайте двигаться, и в точках, где вы равноудалены к трем или более стенам, вернитесь и попробуйте каждую двухстенную ветвь в какой-то момент. Вы построите график, который доставит вас всю дорогу, и гарантирует, что у вас была прямая видимость всего в комнате.
WOW ..... это приятно ... Спасибо! – Arkapravo
Мы попытались и отказались от алгоритма потенциального поля (OpenSteer) для нашего автомобиля DARPA Grand Challenge (Team Overbot) в 2003 году. Это нехорошая идея для неголономного робота, поскольку он не учитывает ограничения рулевого управления или динамики , Он не работает вообще хорошо в трудных местах.Это лучше подходит для летательных аппаратов, где у вас много открытого пространства и вы не хотите приближаться к препятствиям.
Ребята, я очень рад отклику, спасибо всем, кто ответил. – Arkapravo