Знак объезд препятствия слева: Дорожный знак 4.2.2 Объезд препятствия слева

Содержание

Дорожный знак 4.2.2 «Объезд препятствия слева»

Думается, никто из водителей не станет спорить с тем, что объезжать возникшую на проезжей части помеху (препятствие, начало разделительной полосы, островок безопасности, направляющие островки, тумбы и прочие объекты) целесообразно именно с правой стороны, то есть по «своим» полосам.

Однако бывают случаи, когда сделать это не представляется возможным, и объезд слева является единственно приемлемым вариантом.

В подобных обстоятельствах должен выставляться дорожный знак 4.2.2 «Объезд препятствия слева».

Требования знака элементарны: водителю предписывается объезжать препятствие исключительно с левой стороны. И даже, несмотря на то, что осуществить объезд справа тоже физически возможно, ПДД четко прописывают действия водителя — только слева.

Достаточно часто знак «Объезд препятствия слева» можно встретить на автомобилях, принадлежащих коммунальным службам, предприятиям благоустройства, дорожно-ремонтным службам, которые выполняют сезонные работы по уборке дорожной территории, проводят мероприятия по ремонту дорожного полотна и пр.

Нередки случаи, когда требование знака «Объезд препятствия слева» вступает в противоречие с требованиями сплошной линии горизонтальной разметки.

В данной ситуации водитель должен помнить, что в своих действиях он должен ориентироваться на указания знака. Следовательно, ему разрешается пересечь разметку, но исключительно в целях объезда препятствия и с последующим немедленным возвращениям на ранее занимаемую полосу.

И последнее. Водителю важно помнить, что в «чистом виде» знак «Объезд препятствия слева» не предоставляет приоритета транспортному средству, выполняющему объезд. Преимущество имеют транспортные средства, движущиеся во встречном направлении.

Если данная информация была для вас полезна, напишите, пожалуйста, об этом в комментариях. Если возникнут вопросы, пишите, обязательно постараемся вам помочь.

Пдд онлайн от команды autoass!

Содержание статьи:
  • знак объезд препятствия слева
  • дорожный знак объезд препятствия
  • Знак 4 2 2
  • 4 2 2 дорожный знак
    Метки: объезд препятствия слева     

Дорожный знак 4.2.2 «Объезд препятствия слева»

Любое препятствие, будь то островок безопасности, начало разделительной полосы, дорожная тумба или какой-либо другой объект, водители обычно стараются объехать справа, то есть, по своей полосе движения. Однако бывают обстоятельства, когда объезд справа является невозможным, и тогда единственным способом преодоления препятствия является его объезд с левой стороны.

В подобных ситуациях на дороге устанавливается предписывающий дорожный знак 4.2.2 «Объезд препятствия слева».

Как и другие знаки данной категории, знак 4.2.2 имеет круглую форму и синий цвет с белой окантовкой. На знаке изображена белая стрелка, указывающая сверху вниз, справа налево.

Предписание данного знака совершенно понятно: препятствие разрешается объезжать только слева. И даже если имеется возможность объехать его справа, делать этого не следует.

Нередко знаком «Объезд  слева» оборудуются машины, которые принадлежат коммунальным предприятиям и другим службам, обеспечивающим благоустройство улиц, проводящим уборочные или ремонтные работы или осуществляющим полив зелёных насаждений. В данном случае требование знака может ступать в противоречие с дорожной разметкой: сплошной одинарной или двойной горизонтальной полосой. В подобных ситуациях водители обязаны руководствоваться именно указаниями знака, а не разметки. То есть, они в целях объезда имеют право пересечь сплошную полосу, однако сразу же по завершению манёвра вернуться на полосу, занимаемую ранее.

Водители должны понимать и то, что знак 4.2.2 «Объезд препятствия слева» не предоставляет им преимущества, которое в данном случае находится на стороне транспортных средств, движущихся во встречном направлении.

Читайте также:

– Дорожный знак 4.2.3 «Объезд препятствия справа или слева»

– Дорожный знак 4.3 «Круговое движение»

– Дорожный знак 4.4.1 «Велосипедная дорожка или полоса для велосипедистов»

Знак 4.2.2 Объезд препятствия слева

Большинство водителей привыкло объезжать помеху на дороге справа, не выезжая на встречную полосу. Но иногда сделать это невозможно, и приходится объезжать препятствие слева. В таких обстоятельствах целесообразна установка знака 4.2.2.

Требования знака просты: водителю следует объехать препятствие слева. Представленный знак часто встречается на машинах коммунальных служб, ремонтных служб, предприятий благоустройства.

Знак 4.2.2 представляет собой синий щит с белой окантовкой и схематичным изображением стрелы, указывающей направление объезда.

Предписывающий знак разрешает пересечение сплошной линии с целью объезда препятствия и с последующим возвращением на занимаемую прежде полосу. Дорожный знак не дает приоритет ТС, поэтому сначала водители должны пропустить встречные автомобили.

Типоразмеры дорожных знаков

Типоразмер – это набор геометрических параметров дорожных знаков в зависимости от области их применения. Типоразмеры изображений знаков стандартной формы в зависимости от условий применения должны выбираться в соответствии с таблицей:

ГОСТ 32945-2014

Типоразмер знака Условия применения знаков
1 Автомобильные дороги с расчетной скоростью движения до 60 км/ч включительно (без усовершенствованного покрытия)
2 Автомобильные дороги с расчетной скоростью движения более 60 км/ч до 100 км/ч включительно (с усовершенствованного покрытия)
3 Автомобильные дороги с расчетной скоростью движения 120 км/ч и двумя полосами движения
4 Автомобильные дороги с расчетной скоростью движения 120 км/ч и более и четырьмя и более полосами движения
5 Места производства работ на автомобильных дорогах с расчетной скоростью движения 140 км/ч и более

ГОСТ Р 52290-2004
Типоразмер знака Вне населенных пунктов В населенных пунктах
I Дороги с одной полосой Дороги местного значения
II Дороги с двумя и тремя полосами Магистральные дороги
III Дороги с четырьмя и более полосами и автомагистрали Скоростные дороги
IV Ремонтные работы на автомагистралях, опасные участки на других дорогах при обосновании целесообразности применения.

Дорожный знак Объезд препятствия слева 4.2.2 в Ростове-на-Дону

Компания «Промышленная точка» реализует дорожные знаки для  автомобильных дорог. Наша продукция предназначена для организации потоков движения и обеспечения безопасности на автомобильных дорогах и прилегающих к ним территориях. Мы реализуем знаки изготовленные по Государственному стандарту России 52290-2004. Также при необходимости можем изготовить любой знак по Вашему чертежу.

Характеристики знаков.

При производстве знаков используется оцинкованная основа, выполненная с двойной отбортовкой по краям. Используется высоко устойчивая к выгоранию пленку, что обеспечивает срок службы знак более 5 лет. При необходимости вы можете приобрести все необходимы крепления («скоба» и «коромысло») а так же столбы на которые крепятся основания знаков.

Вы можете приобрести следующие группы дорожных знаков:

Для покупки товара в нашем интернет-магазине выберите понравившийся товар и добавьте его в корзину. Далее перейдите в Корзину и нажмите на «Оформить заказ» или «Быстрый заказ».

Когда оформляете быстрый заказ, напишите ФИО, телефон и e-mail. Вам перезвонит менеджер и уточнит условия заказа. По результатам разговора вам придет подтверждение оформления товара на почту или через СМС. Теперь останется только ждать доставки и радоваться новой покупке.

Оформление заказа в стандартном режиме выглядит следующим образом. Заполняете полностью форму по последовательным этапам: адрес, способ доставки, оплаты, данные о себе. Советуем в комментарии к заказу написать информацию, которая поможет курьеру вас найти. Нажмите кнопку «Оформить заказ».

Оплачивайте покупки удобным способом. В интернет-магазине доступно 3 варианта оплаты:

  1. Наличные при самовывозе или доставке курьером. Специалист свяжется с вами в день доставки, чтобы уточнить время и заранее подготовить сдачу с любой купюры. Вы подписываете товаросопроводительные документы, вносите денежные средства, получаете товар и чек.
  2. Безналичный расчет при самовывозе или оформлении в интернет-магазине: карты Visa и MasterCard. Чтобы оплатить покупку, система перенаправит вас на сервер системы ASSIST. Здесь нужно ввести номер карты, срок действия и имя держателя.
  3. Электронные системы при онлайн-заказе: PayPal, WebMoney и Яндекс.Деньги. Для совершения покупки система перенаправит вас на страницу платежного сервиса. Здесь необходимо заполнить форму по инструкции.
Подробнее о способах оплаты

Экономьте время на получении заказа. В интернет-магазине доступно 4 варианта доставки:

  1. Курьерская доставка в Ростове-на-Дону работает с 9.00 до 19.00. Когда товар поступит на склад в Ростове-на-Дону, курьерская служба свяжется для уточнения деталей. Специалист предложит выбрать удобное время доставки и уточнит адрес. Осмотрите упаковку на целостность и соответствие указанной комплектации.
  2. Самовывоз из магазина в Ростове-на-Дону. Список торговых точек для выбора появится в корзине. Когда заказ поступит на склад, вам придет уведомление. Для получения заказа обратитесь к сотруднику в кассовой зоне и назовите номер.
  3. Постамат. Когда заказ поступит на точку в Ростове-на-Дону, на ваш телефон или e-mail придет уникальный код. Заказ нужно оплатить в терминале постамата. Срок хранения — 3 дня.
  4. Почтовая доставка через почту России. Когда заказ придет в отделение в Ростове-на-Дону, на ваш адрес придет извещение о посылке. Перед оплатой вы можете оценить состояние коробки: вес, целостность. Вскрывать коробку самостоятельно вы можете только после оплаты заказа. Один заказ может содержать не больше 10 позиций и его стоимость не должна превышать 100 000 р.

обл Липецкая, г Липецк, ул Бехтеева С.С., дом 4

ежедневно 09.00-20.00

обл Липецкая, г Липецк, ул Жуковского, дом 4

ежедневно 09.00-21.00

обл Липецкая, г Липецк, ул Гагарина, дом 103, корп. 1

ежедневно 09.00-19.00

обл Липецкая, г Липецк, пл Мира, дом 4

ежедневно 09.00-21.00

обл Липецкая, г Липецк, ул 50 лет НЛМК, дом 17А

ежедневно 10.00-20.00

обл Липецкая, г Липецк, ш Елецкое, дом 3

Пн-Пт 10.00-20.00 Сб 10.00-17.00 Вс выходной

обл Липецкая, г Липецк, пл Заводская, дом 1

ежедневно 09.00-19.00

обл Липецкая, г Липецк, ул Зегеля, дом 23

ежедневно 09.00-21.00

обл Липецкая, г Липецк, ул Катукова, дом 34А

Пн-Пт 10.00-19.00 Сб 10.00-15.00 Вс выходной

обл Липецкая, г Липецк, ул Советская, дом 66

ежедневно 09.00-22.00

Подробнее о вариантах доставки

Дорожный знак 4.2.2 Объезд препятствия слева (D=700) Тип А 🚨 в

Описание

Назначение: разрешает объезд препятствий, находящихся на проезжей части, только со стороны, указанной стрелкой или стрелками. При объездах препятствий в местах установки этого знака разрешается пересекать сплошные линии продольной разметки 1.1 и 1.3, и проезжать по тротуарам (обочинам).

Характеристики

Материал Светоотражающая пленка тип "А" коммерческая
Размер, мм D=700 мм
Нормативный документ ГОСТ Р 52290-2004
Вес, г 2400

Предписывающий дорожный знак 4.2.2 Объезд препятствия слева в Правилах дорожного движения

ПДД: Предписывающий дорожный знак 4.1.1 Движение прямо в Правилах дорожного движения
Суть: Предписывающий дорожный знак 4.1.1 Движение прямо разрешает движение только в прямом направлении, указанном на знаке стрелкой.
Текст ПДД 2015:  Предписывающий дорожный знак 4.1.1 Движение прямо в Приложении 1 к ПДД
 
ПДД: Предписывающий дорожный знак 4.1.2 Движение направо в Правилах дорожного движения
Суть: Предписывающий дорожный знак 4.1.2 Движение направо разрешает движение только в направлении направо, указанном на знаке стрелкой.
Текст ПДД 2015:  Предписывающий дорожный знак 4.1.2 Движение направо в Приложении 1 к ПДД
 
ПДД: Предписывающий дорожный знак 4.1.3 Движение налево в Правилах дорожного движения
Суть: Предписывающий дорожный знак 4.1.3 Движение налево разрешает движение только в направлении налево, указанном на знаке стрелкой и разворот.
Текст ПДД 2015:  Предписывающий дорожный знак 4.1.3 Движение налево в Приложении 1 к ПДД
 
ПДД: Предписывающий дорожный знак 4.1.4 Движение прямо или направо в Правилах дорожного движения
Суть: Предписывающий дорожный знак 4.1.4 Движение прямо или направо разрешает движение только в направлениях прямо или направо, указанных на знаке стрелками.
Текст ПДД 2015:  Предписывающий дорожный знак 4.1.4 Движение прямо или направо в Приложении 1 к ПДД
 
ПДД: Предписывающий дорожный знак 4.1.5 Движение прямо или налево в Правилах дорожного движения
Суть: Предписывающий дорожный знак 4.1.5 Движение прямо или налево разрешает движение только в направлениях прямо или налево, указанных на знаке стрелками, и разворот.
Текст ПДД 2015:  Предписывающий дорожный знак 4.1.5 Движение прямо или налево в Приложении 1 к ПДД
 
ПДД: Предписывающий дорожный знак 4.1.6 Движение направо или налево в Правилах дорожного движения
Суть: Предписывающий дорожный знак 4.1.6 Движение направо или налево разрешает движение только в направлениях направо или налево, указанных на знаке стрелками, и разворот.
Текст ПДД 2015:  Предписывающий дорожный знак 4.1.6 Движение направо или налево в Приложении 1 к ПДД
 
ПДД: Предписывающий дорожный знак 4.2.1 Объезд препятствия справа в Правилах дорожного движения
Суть: Предписывающий дорожный знак 4.2.1 Объезд препятствия справа разрешает совершать объезд препятствия только справа в направлении, указанном на знаке стрелкой.
Текст ПДД 2015:  Предписывающий дорожный знак 4.2.1 Объезд препятствия справа в Приложении 1 к ПДД
 
ПДД: Предписывающий дорожный знак 4.2.2 Объезд препятствия слева в Правилах дорожного движения
Суть: Предписывающий дорожный знак 4.2.2 Объезд препятствия слева разрешает совершать объезд только с левой стороны, указанной на знаке стрелкой.
Текст ПДД 2015:  Предписывающий дорожный знак 4.2.2 Объезд препятствия слева в Приложении 1 к ПДД
 
ПДД: Предписывающий дорожный знак 4.2.3 Объезд препятствия справа или слева в Правилах дорожного движения
Суть: Предписывающий дорожный знак 4.2.3 Объезд препятствия справа или слева разрешает объезд препятствия с любой стороны.
Текст ПДД 2015:  Предписывающий дорожный знак 4.2.3 Объезд препятствия справа или слева в Приложении 1 к ПДД
 
ПДД: Предписывающий дорожный знак 4.3 Круговое движение в Правилах дорожного движения
Суть: Предписывающий дорожный знак 4.3 Круговое движение разрешает движение только направо в направлении, указанном на знаке стрелками.
Текст ПДД 2015:  Предписывающий дорожный знак 4.3 Круговое движение в Приложении 1 к ПДД
 
ПДД: Предписывающий дорожный знак 4.4.1 Велосипедная дорожка в Правилах дорожного движения
Суть: Предписывающий дорожный знак 4.4.1 Велосипедная дорожка разрешает движение только на велосипедах и мопедах и пешеходам при отсутствии тротуара или пешеходной дорожки.
Текст ПДД 2015:  Предписывающий дорожный знак 4.4.1 Велосипедная дорожка в Приложении 1 к ПДДПредписывающий дорожный знак 4.4.2 Конец велосипедной дорожки в Приложении 1 к ПДД
 
ПДД: Предписывающий дорожный знак 4.5.1 Пешеходная дорожка в Правилах дорожного движения
Суть: Предписывающий дорожный знак 4.5.1 Пешеходная дорожка разрешает движение только пешеходам.
Текст ПДД 2015:  Предписывающий дорожный знак 4.5.1 Пешеходная дорожка в Приложении 1 к ПДД
 
ПДД: Предписывающий дорожный знак 4.6 Ограничение минимальной скорости в Правилах дорожного движения
Суть: Дорожный знак 4.6 Ограничение минимальной скорости разрешает движение только с указанной или большей скоростью в км/ч, а знак 4.7 Конец зоны ограничения минимальной скорости снимает ограничение.
Текст ПДД 2015:  Предписывающий дорожный знак 4.6 Ограничение минимальной скорости в Приложении 1 к ПДДПредписывающий дорожный знак 4.7 Конец зоны ограничения минимальной скорости в Приложении 1 к ПДД
 
ПДД: Предписывающий дорожный знак 4.8.1-3 Направление движения транспортных средств с опасными грузами в Правилах дорожного движения
Суть: Предписывающие дорожные знаки 4.8.1-3 Направление движения транспортных средств с опасными грузами разрешает движение только в определённых направлениях, указанных на знаке стрелками.
Текст ПДД 2015:  Предписывающий дорожный знак 4.8.1 Направление движения транспортных средств с опасными грузами прямо в Приложении 1 к ПДДПредписывающий дорожный знак 4.8.2 Направление движения транспортных средств с опасными грузами направо в Приложении 1 к ПДДПредписывающий дорожный знак 4.8.3 Направление движения транспортных средств с опасными грузами налево в Приложении 1 к ПДД
 
ПДД: Предписывающий дорожный знак 4.5.2 Пешеходная и велосипедная дорожка с совмещенным движением
Суть: Предписывающий дорожный знак 4.5.2 Пешеходная и велосипедная или велопешеходная дорожка с совмещенным движением разрешает движение пешеходам и велосипедистам.
Текст ПДД 2015:  Предписывающий дорожный знак 4.5.2 Пешеходная и велосипедная дорожка или велопешеходная с совмещенным движением в Приложении 1 к ПДДПредписывающий дорожный знак 4.5.3 Конец пешеходной и велосипедной или велопешеходной дорожки с совмещенным движением в Приложении 1 к ПДД
 
ПДД: Предписывающий дорожный знак 4.5.4 Пешеходная и велосипедная дорожка с разделением движения
Суть: Предписывающие дорожные знаки 4.5.4 и 4.5.5 Пешеходная и велосипедная  дорожка с разделением движения разрешают движение пешеходам и велосипедистам.
Текст ПДД 2015:  Предписывающий дорожный знак 4.5.4 Пешеходная и велосипедная дорожка с разделением движения в Приложении 1 к ПДДПредписывающий дорожный знак 4.5.5 Пешеходная и велосипедная дорожка с разделением движения в Приложении 1 к ПДД
 
ПДД: Предписывающий дорожный знак 4.5.6 Конец пешеходной и велосипедной дорожки с разделением движения
Суть: Предписывающие дорожные знаки 4.5.6 и 4.5.7 Конец пешеходной и велосипедной дорожки с разделением движения или велопешеходной дорожки.
Текст ПДД 2015:  Предписывающий дорожный знак 4.5.6 Конец пешеходной и велосипедной дорожки с разделением движения или велопешеходной дорожки в Приложении 1 к ПДДПредписывающий дорожный знак 4.5.7 Конец пешеходной и велосипедной дорожки с разделением движения или велопешеходной дорожки в Приложении 1 к ПДД
 

Дорожный знак 4 класс «Объезд препятствия слева»

Дорожный знак 4 класс «Объезд препятствия слева»

В этой статье мы познакомимся с изображением (картинкой) «Объезд препятствия слева».

Дорожный знак 4 класс «Объезд препятствия слева». Дорожный знак «Объезд препятствия слева» относится к предписывающим знакам. На знаке схематично изображена стрелка под углом с направлением налево, символизируя разрешение на объезд препятствия транспортным средством только в этом направлении. Сам предписывающий знак имеет форму круга синего цвета.

Предписывающие знаки: «Объезд препятствия слева» - векторные изображения от Vneuroka.ru and Multclip.ruИзображение дорожного знака «Объезд препятствия слева». Скачать дорожный знак «Объезд препятствия слева» для занятий и уроков по ПДД. Бесплатные векторные SVG иконки и изображения Внеурока.ру (Vneuroka.ru and Multclip.ru).VNEUROKA.RU

Полезная информация по теме «Объезд препятствия слева»:

  1. Дорожный знак разрешает объезд препятствия всем транспортным средствам только слева.

Теги по теме «Объезд препятствия слева».

  • Изображение дорожного знака «Объезд препятствия слева».
  • «Объезд препятствия слева»: картинки дорожных знаков для детей по ПДД.
  • Предписывающие знаки: «Объезд препятствия слева» картинка для занятий с детьми по ПДД.
  • Векторные изображения дорожных знаков для дошкольников и школьников.
  • Скачать дорожный знак «Объезд препятствия слева» для занятий и уроков по ПДД.
  • Оформление кабинета в детском саду и школе на тему ПДД и предписывающие знаки.
  • Как выглядит дорожный знак «Объезд препятствия слева» на картинке в векторе.
  • Предписывающие знаки детям: «Объезд препятствия слева».

Объезд препятствия слева (изображение для занятий и уроков).


Метод обхода препятствий в реальном времени для автономных транспортных средств с использованием гауссова потенциального поля, зависящего от препятствий

Был разработан и реализован новый метод обхода препятствий для автономных транспортных средств, называемый зависимым от препятствий гауссовским потенциальным полем (ODG-PF). Он обнаруживает препятствия и рассчитывает вероятность столкновения с ними. В этой статье мы представляем новый метод расчета поля притяжения и отталкивания, а также подход к решению о направлении. Моделирование и эксперименты были выполнены и сравнены с другими методами предотвращения препятствий на основе потенциального поля.Результаты показывают, что ODG-PF показал наилучшие результаты в большинстве случаев.

1. Введение

Автономным системам транспортных средств требуется планирование пути, локализация внутри и снаружи помещений, обход препятствий, обнаружение объектов и классификация автомобилей, людей, домашних животных, дорожных знаков, сигналов и т. Д.

Планирование пути является одним из фундаментальные технологии в автомобильной технике. В планировании пути есть две категории: глобальное планирование пути и локальное планирование пути. Для глобального планирования пути требуется информация из географической информационной системы (ГИС) и глобальная локализация, в то время как для локального планирования маршрута требуется относительное положение и избегание препятствий.Существует множество алгоритмов как глобального, так и локального планирования пути. При глобальном планировании пути для построения графа используются графические методы, такие как алгоритм Вороного [1–4], алгоритм декомпозиции ячеек [5–7] и алгоритм быстрого перехода [4, 8, 9], а затем поиск кратчайшего путь к цели.

Предотвращение препятствий - одна из важнейших технологий при планировании локальных маршрутов и одна из важнейших технологий, гарантирующих безопасность людей и транспортных средств. На протяжении десятилетий было проведено множество исследований по этой теме и разработано множество методов, некоторые из которых были реализованы в реальных системах.Чтобы избежать столкновения с препятствиями, роботу необходимо не только обнаруживать препятствия, но и пересчитывать маршрут объезда и направлять себя в сторону безопасного и эффективного пути в режиме реального времени.

Хатиб [10] сформулировал концепцию метода искусственного потенциального поля (PFM) для реализации системы предотвращения препятствий. Этот метод, состоящий из поля притяжения и поля отталкивания, прост и легок в вычислительном отношении. Два разных поля вычисляются и суммируются, после чего робот следует направлению вычисленного вектора.Обход препятствий достигается за счет поля отталкивания, а направление к цели - за счет поля притяжения. Концепция искусственных потенциальных полей может также использоваться в качестве глобального планировщика пути [11].

Алгоритм ошибки был предложен Люмельским и Степановым [12], в котором транспортное средство движется вдоль стены препятствия, когда оно встречается. Если направление к цели снова доступно, машина покидает препятствие и направляется к цели.

Боренштейн и Корен [13] представили другой метод, позволяющий избежать препятствий, названный методом гистограммы векторного поля (VFH), а Ульрих и Боренштейн [14] улучшили метод, учитывая размер роботов и выбрав безопасный и эффективный угол (VFH +: позже модернизирован до VFH [15]).

Метод динамического окна (DWA) с использованием динамики транспортного средства был предложен в [16]. Этот метод состоит из трех окон скорости-угловой скорости: первое окно - это окно от минимальной до максимальной скорости-угловой скорости транспортного средства, второе - это зона без препятствий в первом окне, а последнее - доступная угловая скорость. окно скорости, возможное из текущей пары скорость-угловая скорость. На пересечении трех окон DWA выбирает пару скорость-угловая скорость, максимизируя целевую функцию.

Андерсон и др. [17] использовали управление с прогнозированием модели (MPC) для разработки метода планирования пути на основе оптимального управления, который использует относительно новый метод управления для прогнозирования движения транспортного средства. Главный недостаток этого подхода заключается в том, что это, по сути, нелинейная задача оптимального управления, и даже когда проблема может быть линеаризована, найти оптимальный путь в реальном времени непросто. Это сильно зависит от производительности процессора.

Метод диаграммы близости (ND) был предложен Мингесом и Монтано [18], которые классифицировали реальные ситуации на пять категорий, каждая из которых имеет свою процедуру принятия решений.Позднее этот метод был усовершенствован рядом других исследователей [19–21].

Метод слежения за зазором (FGM) был разработан Сезером и Гокасаном [22], в котором определяется угол максимального зазора, а затем вычисляется средневзвешенное значение угла и угла к цели.

Park et al. [23] разработали усовершенствованный метод нечеткого потенциального поля (AFPFM) как улучшенный алгоритм обычного PFM с использованием нечеткого членства и нечеткого вывода TS [24]. В этом методе поле притяжения AFPFM такое же, как и у обычного PF, но расчет поля отталкивания выполняется с использованием нечеткого вывода TS.

Для обнаружения препятствий используются многие виды датчиков, такие как гидролокатор, лазерный дальномер, лидар, стереовидение и трехмерный датчик глубины. В этом исследовании мы использовали лазерный дальномер и представили новый метод избежания препятствий, который мы называем методом гауссова потенциального поля, зависящего от препятствий (ODG-PF), который мы сравнили с PFM, FGM и AFPFM.

Эта статья состоит из 6 разделов. Раздел 1 - это введение. Алгоритмы сравнения с ODG-PF упомянуты в разделе 2.Раздел 3 подробно описывает ODG-PF. Результаты моделирования приведены в Разделе 4. Соответствующие эксперименты на открытом воздухе приведены в Разделе 5. Заключение находится в Разделе 6.

2. Сопутствующие работы

Во всех следующих методах используется датчик дальности. Синие линии на рисунке 1 (а) - это инфракрасные лазерные лучи, используемые для измерения расстояния. Как показано на Рисунке 1 (b), данные лазерного дальномера представляют собой расстояния, соответствующие заранее заданным углам в датчике.

Эти данные о расстоянии обрабатываются по-разному в разных алгоритмах.

2.1. Традиционный метод потенциального поля

По сути, методы, основанные на потенциальном поле, используют искусственное потенциальное поле, состоящее из поля притяжения и поля отталкивания. Притягивающее поле притягивает автомобиль к цели, а поле отталкивания отталкивает его от препятствий. Следующие уравнения отображают обычные расчеты потенциального поля: где.

Уравнение (1) показывает вычисление общего поля, в то время как поле притяжения, которое «притягивает» транспортное средство к цели, вычисляется по (2), где - вектор положения целевой точки, а - вектор положения транспортного средства.Уравнение (3) - это расчет поля отталкивания, которое отталкивает транспортное средство от препятствий, в котором находится вектор положения каждого препятствия. На рис. 2 показаны поле притяжения и поле отталкивания.


Как показано на рисунке 3, традиционный метод потенциального поля имеет недостаток в том, что он легко застревает в локальных минимумах [25].


2.2. Метод Follow-the-Gap

FGM не основан на искусственном потенциальном поле, но его решение угла гильдии в чем-то похоже.Кроме того, его методы обнаружения препятствий и пробелов в чем-то напоминают наш ODG-PF.

Основная идея FGM состоит в том, чтобы найти максимальный зазор перед автомобилем и сначала вычислить средний угол зазора (). Из полученных данных мы знаем, где находятся препятствия, и нам следует увеличить препятствия до некоторой степени с учетом ширины транспортного средства. Увеличивая препятствия, мы можем легко узнать, подходит ли проезд для транспортного средства или нет. Этот метод также определяет угол по направлению к цели, для которого решение о направлении принимается с использованием средневзвешенного значения угла максимального зазора и угла по направлению к цели.

В примере на Рисунке 1 максимальный зазор находится в диапазоне от -14 ° до 18 °, а средний угол (2 °) становится таким, как показано на Рисунке 4. Направляющий угол выбирается путем вычисления средневзвешенного значения и следующим образом : где - это минимальное расстояние от всех данных о расстоянии от датчиков дальности, и это значение, которое мы должны решить, чтобы избежать препятствия и эффективно двигаться к цели. Если он маленький, транспортное средство будет двигаться прямо к цели, но с большей вероятностью столкнется с препятствиями, тогда как если оно велико, транспортное средство будет двигаться более безопасно, но путь к цели не будет таким эффективным.Если автомобиль находится рядом с препятствием, он будет маленьким и станет больше, поэтому автомобиль будет двигаться скорее навстречу, чем навстречу. Если транспортное средство находится далеко от любых препятствий, оно станет большим и относительно небольшим, поэтому транспортное средство будет двигаться прямо навстречу.


2.3. Усовершенствованный метод нечеткого потенциального поля

Расчет силы отталкивания в AFPFM отличается от такового в обычном PFM. Следующее уравнение показывает расчет силы отталкивания в AFPFM: где - максимальный диапазон датчика расстояния, - это термин безопасности, учитывающий внешний корпус транспортного средства, - это коэффициент поля отталкивания, имеющий в основном то же значение, что и у PFM, и - это вес. что в нечеткой TS является минимальным значением трех функций принадлежности, и.Подробное описание процессов расчета приведено в [23].

3. Гауссово потенциальное поле, зависящее от препятствий

Здесь мы представляем ODG-PF. Основная идея этого метода заключается в том, что после получения данных о расстоянии от датчика (ов) дальности (как показано на рисунке 1 (b)) мы рассматриваем только те объекты, которые находятся в пределах порогового диапазона (например, 2 м), увеличить препятствия относительно ширины транспортного средства и построить из них гауссовское (отталкивающее) потенциальное поле. Затем мы вычисляем поле притяжения на основе информации об угле рыскания, полученной от инерциального измерительного блока (IMU).Суммарное поле состоит из этих двух полей, и из него мы выбираем угол с минимальным общим значением поля. На рисунке 5 представлена ​​блок-схема всего процесса.


Если некоторые данные пространственно непрерывны в пределах порогового значения, они распознаются как препятствие. Эллипсы на рисунке 6 показывают, что есть два препятствия. Затем мы вычисляем среднее расстояние до каждого препятствия (и угол, занимаемый им. На рисунке 6 средние расстояния до препятствий 1 и 2 равны 1.99 и 1,36 м и соответствующие углы (занимаемые препятствиями составляют 1,5 и 51,5 ° соответственно.


В реальных системах мы должны учитывать ширину транспортного средства, и во многих алгоритмах ширина или размер транспортного средства добавляются к размер препятствия и размер транспортного средства уменьшаются до нуля. На рисунке 7 показан процесс увеличения препятствия.


Если мы рассматриваем ширину транспортного средства, нам необходимо пересчитать угол, поскольку где - среднее расстояние до препятствия k th .

Как описано в (6), получается из среднего расстояния каждого препятствия и занятого угла препятствия. Яркие полосы, добавленные к левой и правой сторонам темной полосы на рисунке 7, представляют собой увеличение препятствия с учетом ширины транспортного средства. Если требуется больше безопасности, мы можем добавить больше запаса к ширине автомобиля.

Гауссовы функции правдоподобия (поля отталкивания) препятствий вычисляются как где - центральный угол каждого препятствия. Это функция.Нижний индекс i означает, что i -й сегмент данных данных датчика (i = 1… 361), и это порядковый номер каждого угла. Каждая гауссова функция правдоподобия становится компонентом отталкивающего поля. Коэффициент должен быть установлен таким образом, чтобы гауссова вероятность каждого препятствия полностью охватывала угол, занимаемый каждым препятствием. Впоследствии Таким образом, где. это максимальная дальность обнаружения датчика дальности и составляет половину угла, занимаемого препятствием k th .

На Рисунке 8 (a) показаны углы, занимаемые препятствиями, и гауссова вероятность препятствий. Это объясняет, что вероятность каждого препятствия по Гауссу полностью охватывает занимаемый угол при.

Мы получаем поле отталкивания, суммируя все гауссовские функции правдоподобия препятствий в одну функцию, поскольку это также функция угла. Поле притяжения рассчитывается как Общее поле рассчитывается путем сложения этих двух полей. Поскольку эти два поля являются функциями, общее поле также является функцией: В (11) - это значение, которое мы должны выбрать (как в PFM и AFPFM).Если он слишком мал, транспортное средство будет избегать препятствий, но путь будет неэффективным, а если он слишком велик, у транспортного средства будет больше шансов столкнуться с препятствиями. Значение было выбрано равным 5,0 путем выполнения нескольких симуляций. Мы использовали это заранее заданное значение во всех симуляциях и экспериментах. Пример расчета полей показан на рисунке 9. Наконец, угол, минимизирующий общее поле, выбирается в качестве угла курса. Маленький кружок на Рисунке 9 указывает этот угол.


Этот метод имеет некоторые особенности, которые не похожи на классические методы, основанные на потенциальном поле, т.е.е., использованный Ge и Cui [26]. Во-первых, вместо того, чтобы помещать данные датчика дальности в уравнение, ODG-PF определяет препятствия (угол захвата, среднее расстояние и т. Д.) На основе данных датчика дальности, а затем вычисляет поля отталкивания препятствий. Во-вторых, поле отталкивания и поле притяжения ODG-PF являются функциями угла; то есть они не векторы. В классическом потенциальном поле направление определяется направлением полного вектора поля отталкивания и поля притяжения.Таким образом, ODG-PF очень надежен: даже если есть небольшие изменения в окружающей среде, они не так сильно влияют на траекторию. Математически основное различие между PFM и ODG-PF состоит в том, что поле притяжения и поле отталкивания (а также полное поле) являются угловыми функциями, в то время как все поля в PFM являются векторными значениями. Решение о направлении принимается путем нахождения угла с минимальным значением общего поля, а не путем вычисления арктангенса вектора.

4.Моделирование
4.1. Настройки

Положения препятствий в моделировании и на транспортном средстве были такими, как на рисунке 10. Настройки были такими же, как и в реальных экспериментах. Препятствия были расставлены зигзагообразно, и машина двигалась впереди них. Чтобы свести к минимуму влияние стены, препятствия и автомобили не располагались рядом со стенами с обеих сторон.


Мы сравнили наш новый метод ODG-PF с традиционными PFM, FGM и AFPFM. PFM и AFPFM используют искусственное потенциальное поле, и было полезно сравнить их с потенциальным полем ODG.FGM использует промежутки между препятствиями, и зависимость ODG-PF от препятствий сопоставима. Все алгоритмы, использованные в этом исследовании, определяют угол направления на основе полученных данных датчика дальности. Из данных датчика на рисунке 1 (b) мы смогли узнать, где был максимальный зазор в FGM, и рассчитать отталкивающие поля PFM, AFPFM и ODG-PF.

У каждого метода есть параметры, которые необходимо определить. Для PFM и AFPFM мы зафиксировали коэффициент поля отталкивания () равным 0,16 и провели моделирование с ними, изменяя коэффициент поля притяжения (для простоты.

Для FGM нам нужно было выбрать подходящий в (4), поэтому мы установили его на 0,5 м, что означает, что углы к цели и максимальный зазор имеют одинаковый вес при минимальном расстоянии от препятствий и транспортного средства было 0,5 м.

На самом деле, мы должны выбрать максимальное расстояние датчика для PFM и AFPFM. Наш датчик дальности может обнаруживать объект на расстоянии до 10 м, но если бы мы изменили значение в PFM и AFPFM, нам пришлось бы изменить все правила нечеткого вывода в AFPFM.Для честного сравнения мы оставили его без изменений.

Нам нужно было определить две вещи для ODG-PF. Один из них - это пороговое расстояние, которое мы установили равным 2,0 м, чтобы его можно было легко адаптировать к любым низкоскоростным датчикам с низким разрешением. Еще один параметр, который нам нужно было выбрать, был похож на PFM и AFPFM, но, как описано в (7), используется для применения штрафа, пропорционального отклонению от угла к цели. Мы установили 5.0, что было получено как в результате моделирования, так и в результате экспериментов. ODG-PF не очень чувствителен, и экспериментально его можно установить на 4.0 ~ 6.0.

, угол к цели во всех алгоритмах данного исследования, был фиксированным. То есть не было положения цели, но фиксированный угол и цель алгоритмов уклонения от препятствий в этом исследовании заключались в том, чтобы сделать все возможное, чтобы сохранить фиксированное положение, не сталкиваясь ни с чем.

Таким образом, нам нужно было изменить вектор поля притяжения, описанный в (2), на

4.2. Результаты моделирования в статической среде

Мы провели моделирование с использованием алгоритмов, использующих те же настройки, что и на рисунке 10, результаты которого показаны на рисунке 11.На рисунке 11 (а) показаны результаты моделирования PFM. Как и предполагалось, он сыграл ключевую роль в поиске компромисса между безопасностью и эффективностью, и PFM не работал эффективно ни в одном из случаев. Как уже говорилось в [23], PFM был очень чувствителен к отталкивающему полю, и траектории легко изменялись, даже когда транспортное средство находилось относительно далеко от препятствий. Большое значение сделало его менее чувствительным.

FGM работал лучше, чем PFM, поскольку он пытался найти самый безопасный угол, как показано на рисунке 11 (b), и имел тенденцию следовать за максимальным зазором, если транспортное средство приближалось к препятствиям, как описано в (4).В любом случае, FGM будет в опасности столкновения, если препятствие находится между углом максимального зазора и углом к ​​воротам. AFPFM был лучше, чем PFM во всех случаях, но когда он был большим, возникали коллизии, как показано на рисунке 11 (c). Значение должно быть намного больше (для простоты в 10 раз), чем PFM. Причина этого в том, что существует коэффициент при вычислении поля отталкивания, а также веса TS Fuzzy в AFPFM, которые максимум в 15 раз больше, чем в PFM, когда препятствие размещается близко к передней части транспортного средства.

Моделирование ODG-PF показало наилучшие результаты во всех случаях. Мы проводили одни и те же эксперименты несколько раз, столкновений не было. Он всегда успешно избегал препятствий, и его угол курса в конце концов вернулся к значению, как показано на Рисунке 11 (d).

PFM не дала хороших результатов, и окончательное отклонение от начальной позиции y было самым большим. Когда мы устанавливаем большое значение, отклонение становилось меньше, но, как показано на Рисунке 11 (а), риск столкновения также увеличивался.

Результаты FGM были не так уж плохи. Когда мы устанавливаем меньшее значение, это вызывало коллизии, а большие значения вызывали большие отклонения.

Результаты AFPFM показывают, что он зависит от PFM, но они также показывают, что этот алгоритм можно улучшить. На рисунке 11 (c) мы можем представить себе, что будет оптимальное значение (или функция принадлежности), которое эффективно избегает препятствий без особых отклонений в моделировании, но оптимальное значение будет варьироваться в зависимости от конкретного случая.

4.3. Результаты моделирования в динамической среде

Еще одним достоинством ODG-PF является то, что он может успешно обходить препятствия без какой-либо регулировки, даже когда они движутся. Любой метод уклонения от препятствий не может обойти все движущиеся препятствия из-за физических ограничений транспортного средства, таких как скорость, угловая скорость, радиус вращения, диапазон измерения датчика и т. Д. Успех уклонения от движущихся препятствий во многом зависит от относительной скорости между движущимся препятствием и транспортного средства, но это также зависит от алгоритма обхода препятствий.

Мы разработали три сценария движущихся препятствий. В сценариях 1 и 2 мы использовали первые два статических препятствия, которые использовались в предыдущих экспериментах, и движущееся препятствие, но траектория движущегося препятствия в сценарии 1 отличалась от траектории в сценарии 2.

На рисунке 12 показаны сценарии и моделирование. уклонения от движущегося препятствия в Сценариях 1 и 2. Как показано на Рисунке 12 (a), транспортное средство, использующее ODG-PF, успешно уклонилось от движущегося препятствия. Цвета транспортного средства и движущегося препятствия становились темнее по мере их сближения, а после встречи (точка, в которой они были ближе всего) их цвет снова становился белым.Используя разные цвета, читатель может легко различать движения транспортного средства и движущееся препятствие с учетом временных шагов.

В сценарии 2 движущееся препятствие приближалось с левой стороны транспортного средства с той же скоростью, что и транспортное средство (после того, как транспортное средство прошло второе статическое препятствие). Автомобиль с использованием ODG-PF двигался так, как будто он двигался вместе с препятствием.

Для более строгого сравнения алгоритмов мы разработали еще один экспериментальный сценарий.На рис. 13 (а) показаны статические препятствия, а также направление движения транспортного средства и движущегося препятствия.

Результаты моделирования этого сценария движущихся препятствий показывают, что транспортные средства с PFM, AFPFM и ODG-PF смогли избежать как статических препятствий, так и движущихся препятствий. Однако, когда мы увидели детали результатов моделирования для PFM и AFPFM, их движения были несколько нестабильными, так что транспортное средство двигалось зигзагообразно.

5. Эксперименты
5.1. Технические характеристики и настройка оборудования

На рисунке 14 показана конфигурация системы.


Используемый автомобиль представлял собой Unmanned Solution ™ ERP42v1 без тормозной системы. Его физические размеры составляли см. Датчик дальности представлял собой лазерную измерительную систему SICK ™ LMS200, которая могла определять расстояния до препятствий в диапазоне 90 ° с разрешением 0,5 °. Мы использовали Xsens ™ MTI-100 IMU для расчета угла рыскания системы с использованием алгоритма Мэджвика [27]. Во всех случаях угол рыскания в исходной точке составлял 0 °. Для записи экспериментов использовалась USB-камера Hardkernel ™ USB-CAM 720P с разрешением 640 x 480.ЦП ноутбука был Intel i5 (2 ядра, 4 потока, 2,67 ГГц) и 4 ГБ памяти. В качестве ОС использовалась Windows 7. Для реализации алгоритмов и отображения графиков использовались библиотеки Microsoft Visual C ++ и OpenCV. Все данные были записаны в режиме реального времени. На рисунке 15 показан снимок записанного видео. Поскольку мы реализовали все алгоритмы в одной программе для ПК, пользователь должен выбрать один из них перед запуском программы.


На рисунке показаны ① вид спереди с USB-камеры, ② данные графического датчика, ③ расчетные данные (в данном примере ODG-PF) и ④ используемые значения параметров.Таким образом, записанные видео могут быть использованы для последующего анализа причины сбоя.

5.2. Экспериментальная среда на открытом воздухе

Эксперименты проводились в задней части зала инноваций Корейского университета. Одно препятствие состояло из двухсантиметровых ящиков из пенополистирола. В основном положения препятствий и транспортного средства были такими же, как и в экспериментах по моделированию. Внешняя экспериментальная среда показана на рисунке 16.


5.3. Результаты экспериментов в статической среде

Траектория каждого эксперимента была рассчитана позже на основе сохраненных данных с использованием значения AFPFM изначально было установлено на 100, потому что мы использовали это значение в экспериментах в помещении.Для обычного PFM мы изначально использовали = 10 для экспериментов в помещении.

На рисунке 17 показаны траектории экспериментов. Временной интервал между маркерами на всех рисунках траекторий составляет 0,8 с. Скорость была установлена ​​постоянной, но в начале каждой навигации робот разгонялся с нулевой скорости. Время выборки IMU составляет 0,01 с, и он использовался в качестве эталонных часов.

Для случаев PFM с = 10 (Рисунок 17 (a)) и AFPFM с = 100 (Рисунок 17 (c)) транспортное средство столкнулось со вторым препятствием.

Как это произошло при моделировании, Рисунок 17 (a) показывает, что PFM не работал хорошо и сталкивался с препятствиями, когда был большим, и отклонялся от желаемого угла, когда был маленьким. Когда он был слишком мал, он отклонился от угла цели и столкнулся со вторым препятствием, когда = 10.

Автомобиль с FGM показал себя очень хорошо, когда это необходимо для уклонения от препятствий в сложных условиях. В нескольких экспериментах столкновений не было, хотя траектория не была достигнута.

На рисунке 17 (c) показаны характеристики автомобиля с AFPFM. Когда он был большим (= 100), транспортное средство столкнулось со вторым препятствием, что не было таким же, как при моделировании, что указывает на то, что в динамической модели транспортного средства могла быть проблема. Более того, в конце эксперимента был пешеход с = 10.

ODG-PF показал лучшие результаты во всех случаях. Мы проводили одни и те же эксперименты несколько раз, столкновений не было. Ему всегда удавалось избегать препятствий, как показано на Рисунке 17 (d).

Результаты экспериментов неизменно показывают, что ODG-PF эффективно и успешно обходил препятствия. Другие алгоритмы смогли избежать препятствий, но отклонения от исходного положения y были большими.

5.4. Результаты экспериментов в динамической среде

Как показано на рис. 13, мы выполнили три сценария уклонения от движущихся препятствий.

В сценариях 1 и 2 положения двух статических препятствий были такими же, как и для уклонения от статических препятствий, и мы провели эксперименты со всеми вышеупомянутыми алгоритмами.Экспериментальные результаты транспортных средств с PFM, AFPFM и FGM показывают, что их траектории не сильно отличались от траекторий для случаев статических препятствий, поскольку они находились далеко от движущегося препятствия. Как показано на рисунках 17–19, скорость мобильного робота была постоянной, за исключением начала каждого эксперимента, когда мобильный робот разгонялся с нулевой скорости до заданной скорости. Мы модернизируем ODG-PF, чтобы учесть ускорение мобильного робота в будущей работе.

В сценарии 3 мы проанализировали все алгоритмы, используя различные статические положения препятствий и сценарии.

На рисунке 18 показаны некоторые изображения из эксперимента Сценария 1 и траектория. Как при моделировании, так и в экспериментах скорость транспортного средства составляла 0,8 м / с.

На Рисунке 19 показаны некоторые изображения экспериментов и траектории для Сценария 2. Мы видим, что они также согласились с результатами моделирования, показанными на Рисунке 13 (b).

Как и в сценариях 1 и 2, мы провели эксперименты с транспортным средством и всеми вышеупомянутыми алгоритмами для перемещения препятствия в сценарии 3.Как показано на Рисунке 13 (b), весь алгоритм, за исключением FGM, успешно избегал как статических, так и движущихся препятствий при моделировании. Этот сценарий является суровым, потому что в конце экспериментов зазор между статическим препятствием и движущимся препятствием был лишь немного шире, чем ширина транспортного средства. При моделировании мы отметили, что все алгоритмы успешно преодолели разрыв, когда он был относительно большим. Мы сократили разрыв в симуляциях до такой степени, что один из них начал двигаться по-другому.На Рисунке 13 (b) транспортное средство с FGM подошло к максимальному зазору, который находился слева от транспортного средства, когда оно начало движение. Мы также проводили эксперименты с большим разрывом, при котором все алгоритмы работали хорошо.

На рисунке 20 показаны некоторые изображения и траектории экспериментов по сценарию 3. В результатах, отличных от моделирования, только ODG-PF успешно прошел через промежуток между статическими препятствиями и движущимися препятствиями. Причины успеха и неудачи обсуждаются позже.

Для PFM и AFPFM направление определяется значением арктангенса полного вектора поля. Как описано в (1), полное поле представляет собой сумму поля притяжения и поля отталкивания. Отталкивающее поле становится больше, когда расстояние до препятствий становится меньше. В определенный момент поле отталкивания начинает подавлять поле притяжения, и значение арктангенса направляет автомобиль назад. Мы проанализировали причину сбоя, которая объясняется в следующем разделе.Мобильный робот не смог резко изменить направление, что привело к столкновению.

Тем не менее, автомобиль избегал статических и движущихся препятствий близко, но успешно с ODG-PF. Гауссово отталкивающее поле ODG-PF эффективно описывает препятствия и не пропускает их.

На рисунке 20 (d) показаны траектории транспортного средства с использованием различных алгоритмов обхода препятствий. Помимо случая ODG-PF, экспериментальные результаты не совпадали с результатами моделирования, и поэтому мы думаем, что в модели транспортного средства, использованной в моделировании, могли быть некоторые ошибки.

Экспериментальная траектория FGM отличалась от траектории моделирования, что, как мы думаем, связано с моделью транспортного средства. Как и в результате моделирования, показанном на рисунке 13 (b), FGM пыталась следовать максимальному зазору.

5.5. Оценка и обсуждение

Чтобы оценить результаты различных алгоритмов, мы должны рассмотреть, столкнулся ли автомобиль с каждым алгоритмом с какими-либо препятствиями или нет. Если транспортное средство с определенным алгоритмом не столкнулось с какими-либо препятствиями, мы должны оценить алгоритм по некоторым критериям.При рассмотрении эффективности (изображенной на рисунке 21) максимальное отклонение от начальной направляющей линии может быть хорошим критерием.


Таблица 1 содержит результаты коллизий и максимальное отклонение от начальной строки для каждого алгоритма. Избегать препятствий важнее эффективности, потому что это вопрос безопасности. Эффективность имеет значение только в том случае, если нет столкновений с препятствиями.

3,2 м 9024 902 в таблице 1 ODG-PF избегал препятствий с выдающейся эффективностью, а AFPFM был более эффективным, чем обычный PFM.

Эксперименты с движущимися препятствиями показывают, что только ODG-PF успешно избежал движущихся препятствий во всех трех сценариях.Экспериментальные результаты сценария 3 показывают, что в сложной ситуации только ODG-PF успешно избежал статических и движущихся препятствий.

Анализ отказов показывает, почему другие методы не могли избежать препятствий, и для каждого из них были разные причины. В PFM и AFPFM полное поле представляет собой векторную сумму поля отталкивания и поля притяжения. Направление вектора (рекомендуемый угол транспортного средства с помощью PFM или AFPFM) вычисляется с использованием арктангенса вектора. Как показано на рисунке 22, если поле притяжения недостаточно велико, чтобы толкать поле отталкивания, вектор суммы будет направлен в сторону задней части транспортного средства.Проблема в том, что использование большого поля притяжения не является решением, поскольку поле отталкивания обратно пропорционально расстояниям до препятствий. Кроме того, у транспортных средств есть некоторые физические ограничения, такие как радиусы поворота, максимальные углы поворота колес и размеры кузова. Мы не можем резко изменить направление движения автомобиля назад. Поскольку скорость поворота ограничена, повороты, пытающиеся избежать препятствия, часто могут привести к более опасным позициям.


Как показано на рисунке 23, угол направляющей в FGM рассчитывается, как в (4).Недостатком этого расчета является то, что направление угла направляющей может быть направлено к препятствию, когда он находится между максимальным углом зазора и целевым углом, поскольку угол направляющей является средневзвешенным из двух углов.


6. Выводы

В этой статье мы представляем новый метод обхода препятствий, ODG-PF, который позволяет избегать препятствий очень эффективно и безопасно. Хотя AFPFM является усовершенствованием, позволяющим избежать проблемы локальных минимумов, его коэффициент привлекательного поля следует регулировать при изменении окружающей среды.Как и в случае с обычным PFM, когда транспортное средство находится в узком пространстве, отталкивающее поле становится сильным; поэтому значение должно быть большим. В противном случае робот застрянет на локальном минимуме или пойдет к цели очень неэффективно.

Моделирование и эксперименты показали, что движение транспортных средств с ODG-PF было очень стабильным. Кажется, что это стабильное движение происходит по двум причинам. Одна из причин заключается в том, что он сначала обнаруживает и определяет препятствия, а не напрямую вычисляет отталкивающее поле из данных о расстоянии, а другая заключается в том, что он находит угол с минимальными значениями из функции полного поля.Таким образом, ODG-PF не имеет проблемы с локальными минимумами, которая заставляет транспортное средство застревать в определенных точках.

Еще одним достоинством ODG-PF является то, что он избегает статических и движущихся препятствий без каких-либо регулировок. В выполненных сценариях движущихся препятствий использовавшееся транспортное средство не столкнулось ни с какими статическими или движущимися препятствиями, а вместо этого уклонилось от них, используя тот же метод. Это также неплохой момент, поскольку не нужно выполнять какие-либо трудоемкие действия, такие как обработка изображений или обработка компьютерного зрения.ODG-PF может быть легко имплантирован в систему реального времени, потому что накладные расходы при его расчетах относительно невелики.

Доступность данных

Читатели могут получить доступ к данным через домашнюю страницу: http://cml.korea.ac.kr.

Конфликт интересов

Авторы заявляют об отсутствии конфликта интересов в отношении публикации этой статьи.

Благодарности

Эта работа была поддержана Программой фундаментальных научных исследований через Национальный исследовательский фонд Кореи (NRF), финансируемой Министерством образования (NRF-2016R1D1A1B01016071 и NRF-2016R1D1A1B 03936281), а также частично Brain Korea 21 Plus Project в 2018 году.

Реальные результаты уклонения от препятствий с правым роботом, следующим ...

Контекст 1

... провел несколько смоделированных численных и реальных экспериментов. Реальные эксперименты проводились на роботе ARMAR-III [27] при 30 Гц. Мы применили предложенный алгоритм для минимизации силы при ударе (F d, i = 0) с картонной коробкой, как показано на рис. 4. Движение было повторено 10 раз. На рис. 3 показаны результаты. Результирующие силы уменьшаются с каждой эпохой и имеют тенденцию появляться позже во время движения, как показано на нижнем графике.Низкая повторяемость объекта (деформируемая картонная коробка) может объяснить несоответствия в проявлении силы. Траектория была определена как минимальная траектория рывка от 1,35 м до 1 м за 15 с, измененная при ударе с небольшой коробкой на расстоянии примерно 1,08 м. Обратите внимание, что здесь очень важно, чтобы DMP был модулирован измеренной силой уже в первую эпоху, в противном случае результирующие силы были бы намного больше и сдавили бы коробку. Датчик силы в запястье робота использовался для измерения силы контакта.Несмотря на то, что результирующая сила не достигает точно 0 Н, результаты показывают значительное снижение силы. Ошибка может быть связана с деформируемостью коробки, повторяемостью выполнения, низкой частотой контура управления (30 Гц) и очень зашумленными измерениями силы. Алгоритм может быть применен для получения желаемой силы контакта, см. Уравнение. (24). На рис. 5 показаны результаты применения алгоритма для создания желаемой силы контакта при F = 4 Н. Было определено, что желаемая сила проявляется только после удара.Предложенный метод был применен для сопряжения траекторий рук робота ARMAR-III для подъема картонной коробки. Исходные траектории рук определяли движение вперед-вверх, которое заканчивалось на разной высоте и расстоянии от тела для каждой руки. Левая рука должна была заканчиваться на 0,2 м выше и на 0,14 м впереди правой руки. Обратите внимание, что мы рассматривали руки робота как два отдельных агента без центрального контроллера. Чтобы использовать заданные траектории для задачи поднятия коробки, например, чтобы поместить ее на полку, мы применили наш алгоритм, чтобы связать траектории в направлениях p z (вверх-вниз) и p y (вперед-назад).После обучения обе руки достигли общей высоты и расстояния, эффективно сохраняя ориентацию коробки при ее подъеме. На рис. 7 показаны расстояния между рычагами при выполнении траекторий, рассчитанные с использованием прямой кинематики. Движения повторялись 5 раз. Пунктирные линии показывают исходные несвязанные траектории, а красные линии показывают окончательное расстояние между плечами в обоих направлениях. Обратите внимание, что оба рукава адаптировали свои траектории, как видно из рис.6. Крайнее левое изображение на рис. 6 показывает окончательное положение несвязанной траектории. Остальные пять изображений показывают прогресс обучения (слева направо) положения картонной коробки после каждой эпохи обучения. В этом тематическом исследовании мы показали, что руки можно соединить с помощью виртуальной силы, рассчитанной по расстоянию между руками, как указано в формуле. (14). Помимо демонстрации применимости подхода с использованием позиций, практические соображения не позволили бы использовать датчик силы в этом случае. Контакт робота и коробки не был жестким - коробка меняла ориентацию в руках, а сами руки - нет, что приводило к небольшому скольжению и различным профилям сил в каждую эпоху.Жесткий контакт, например, при захвате рукоятки, позволит использовать реальную обратную связь по силе. В следующих тематических исследованиях мы использовали реальную обратную связь по силе. Структура DMP допускает дополнительную модуляцию траекторий в соответствии с некоторой внешней обратной связью, даже если траектории связаны. Давайте рассмотрим задачу перевозки большого объекта с двумя независимо управляемыми агентами / роботами, когда один из роботов сталкивается с препятствием и должен адаптировать свою траекторию, чтобы избежать столкновения.Изменение траектории приводит к различию в относительном положении по отношению к другому роботу и, следовательно, к силе, действующей на управляемый объект. Предлагаемый нами алгоритм обучения может быть применен для минимизации силы, действующей на объект, за несколько итераций, когда один из роботов должен адаптировать траекторию, например, для обхода препятствий. В наших экспериментах мы использовали два робота KUKA LWR с 7 степенями свободы, но опять же без общего контроллера. Роботы несли твердый объект, и их хватка за объект была достаточно сильной, чтобы считаться жесткой.Роботы показаны на рис. 9. Мы применили тот же алгоритм обхода препятствий в режиме онлайн, представленный в [16]. Мы применили его к левому роботу. Кооперативные DMP были установлены в отношениях лидер-последователь, левый робот был лидером (l = 0). С самого начала оба робота имели идентичные 20-секундные вертикальные траектории (y LR = ± 0,4 м), но левый робот встречает препятствие при p x = 0. 7 м, p y = 0. 45 м, p z = 1 м, и поэтому необходимо применять метод уклонения от препятствий. Предложенный нами алгоритм был использован для минимизации сил между жестко связанными роботами.На рис. 8 показаны результаты обучения минимизации сил между роботами после 7 движений. Верхний график показывает график траектории p y - p z. Траектории для целей презентации изображены как y L, R ± 0. 2 м, но они были выполнены при y L, R = ± 0. 4 мес. Пунктирными красными линиями показаны исходные траектории. Черная линия, соединяющая роботов, показывает соединительный стержень каждые 5 с. На нижнем графике показаны результирующие силы между роботами в направлении p y (синий) и результирующие крутящие моменты вокруг глобальной оси z (вертикальная).На рис. 10 показаны результаты аналогичного эксперимента в реальном мире, где также правый робот встречает препятствие при p x = 0. 75 м, p y = - 0. 4 м, p z = 0. 9 мес. Препятствие установлено так, что робот должен избегать его в направлении - p x. Результирующее движение приводит к вращению палки между роботами вокруг оси z. Это было прямым результатом сотрудничества, и планировщики более высокого уровня не применялись. Результаты указывают на способность алгоритма определять траектории, по которым широкие объекты могут проходить через узкие проходы, например.грамм. длинная доска, проходящая через дверь, без какого-либо планирования на более высоком уровне. На верхнем трехмерном графике мы также можем заметить начальные колебания. Это результат уклонения от препятствий и условий сотрудничества, влияющих на траекторию правильного робота. Колебания исчезают к заключительной, 7-й эпохе, отмеченной красным. На нижнем графике показаны результирующие силы в направлении p y и результирующий крутящий момент вокруг мировой оси z. V. ЗАКЛЮЧЕНИЕ Предлагаемый подход позволяет изучить условия связи, которые устанавливают желаемые контактные силы с окружающей средой, и адаптировать траектории для совместного выполнения задач.Мы показали в Приложении, что важно, чтобы члены сопряжения добавлялись на соответствующем уровне, т.е. е. скорость и ускорение. Мы продемонстрировали в ряде экспериментов, что этот подход может быть применен к реальным задачам взаимодействия и бимануального сотрудничества и что он может работать с реальными зашумленными сигналами, такими как измерения силы. Введение сил и моментов в четко определенную и изученную структуру DMP позволяет выполнять широкий спектр задач, которые ранее были немыслимы с чисто кинематическими переменными.Таким образом, оставаться в рамках DMP - одна из ключевых особенностей предлагаемого подхода. Кроме того, чрезвычайно низкое количество эпох обучения делает возможным интерактивное изучение связанных / интерактивных траекторий. В отличие от методов обучения с подкреплением, которые требуют десятков и даже сотен повторений [28], нам удалось достичь целей обучения менее чем за 10 лет во всех продемонстрированных экспериментах. Комбинация обратной связи и усвоенной связи позволяет методу адаптироваться к изменениям между эпохами.Следует отметить, что если метод должен сойтись, ему нужна цель, к которой нужно сойтись. Изменения во время эпох могут частично обрабатываться с помощью обратной связи и частично с помощью ILC, который можно сделать более надежным при правильной настройке параметров [20]. Как только цель сходится, алгоритм также сойдется. PPENDIX Даже при том, что одиночные DMP стабильны, стабильность связанных DMP, определяемая уравнениями. (16) - (21) не гарантируется. Совместные DMP изменяют систему с одного входа на один выход (SISO) на систему с несколькими входами и одним выходом (MISO).Оба DMP имеют входы (g 1, g 2), но система имеет только один выход, поскольку их выходы вычитаются. Связь происходит за счет возникающей силы, которая зависит от положения двух роботов, как указано в формуле. (14), где фактическое расстояние равно d a = p 1 - p 2, а p 1 и p 2 - позиции двух роботов. В нашем теоретическом анализе мы предполагаем, что робот идеально отслеживает желаемую траекторию, т.е. е. p 1 = y 1, p 2 = y 2, поэтому d a = y 1 - y 2. Также обратите внимание, что знак c должен быть установлен в соответствии с формулой.(15), иначе система станет неустойчивой. Для заданных стабильных параметров DMP коэффициент усиления c члена связи определяет поведение системы MISO. Мы можем вывести систему в пространстве состояний (25) - (26) из уравнений (16) - (21) с примененной обратной связью C 1, 2 = - C 2, 1 = k (dd - da), lf, 1 = lf, 2 = 1 ...

Обход препятствий - обзор

9.7 Навигация в среде, загроможденной движущимися препятствиями

В этом разделе мы следуем линиям главы 6 и применяем алгоритм пограничного патрулирования к более общей проблеме безопасного наведения автономного колесного робота к цели в заранее неизвестной загроможденная среда.Как и в главе 6, этот алгоритм используется для обхода препятствий на пути с заранее определенным запасом прочности, в то время как робот направляется прямо к цели, когда это возможно. Правила, регулирующие переключение между режимами уклонения от препятствий и движения по прямой к цели, соответственно, в основном заимствованы из главы 6. ​​Новизна по сравнению с главой 6 состоит в том, что препятствия не являются устойчивыми, но могут совершать произвольные движения, в том числе повороты и деформации. .

В частности, мы предполагаем, что помимо робота существует неподвижная точечная цель T и несколько постоянно непересекающихся движущихся препятствий D 1 ( t ),…, D k ( t ) в самолете.Задача - подвести робота к цели через свободную от препятствий часть плоскости: r (t) ∉⋃i = 1kDi (t) ∀t. Кроме того, должен соблюдаться заданный запас прочности:

distr (t); Di (t) ≥dsafe≥0∀t, i.

Предлагаемый нами навигационный контроллер переключается между законом избегания препятствий (3.1) и прямым движением к цели:

(7.1) u (t) = 0.

In (3.1), d 0 > d safe теперь настраиваемый параметр контроллера (желаемое расстояние до препятствия при его обходе) и d ( t ) заменяется by di (t): = distr (t); Di (t) для i , выбранных контроллером.Еще два параметра контроллера:

ϵ > 0 - участвует в принятии решения о прекращении объезда препятствия, что разрешено только при достаточно близком приближении робота к препятствию: d i д 0 + ϵ ;

C > d 0 + ϵ - порог срабатывания: расстояние до препятствия, на котором включается режим уклонения.

Переключение (7.1) ↦ (3.1) происходит, когда расстояние d i до препятствия D i ( t ) уменьшается до C , при этом i используется d : = d i в (3.1). Обратное (3.1) ↦ (7.1) выполняется, когда d i ( t ) ≤ d 0 + ϵ и робот направляется к цели.Чтобы это правило было четко определено, (3.1) не должно активироваться одновременно для нескольких препятствий. Чтобы предложить конструктивные условия для этого, введем следующее.

Определение 7.1

Усредненный пролет препятствия i равен Riav ​​= minRi, где min по всем Ri, так что в течение любого временного интервала продолжительности (3π) / u¯ body D i ( т ) остается в некотором устойчивом диске радиуса Ri.

Согласно iii теоремы 5.1, с момента начала маневра уклонения на расстоянии C от препятствия i и до начала скользящего движения в направлении d 0 -эквидистантной кривой робот движется внутри диска радиуса 2Rmin. с центром в исходном положении, где Rmin - минимальный радиус поворота (2.2). Тем временем препятствие перемещается в пределах некоторого диска радиуса Риав. Таким образом, на этом этапе расстояние d i от робота до препятствия постоянно лежит в интервале

(7.2) di∈C − 2 (Rmin + Riav); C + 2 (Rmin + Riav).

Затем d i монотонно переходит в d 0 < C по теореме 5.1. Таким образом, пока правило навигации (3.1) активно для препятствия i , робот находится на расстоянии ≤C + 2 (Rmin + Riav) от D i ( t ). Таким образом, чтобы исключить одновременную активацию этого правила для двух препятствий, достаточно, чтобы они были разделены расстоянием> 2 (C + Rmin + Rmaxav), где Rmaxav: = maxiRiav.Что касается доступной свободы выбора: C , d 0 , ϵ ( C > d 0 + ϵ , ϵ > 0, d 0 > d safe ), это приводит к следующему требованию к расстоянию d i , j ( t ) между любыми двумя препятствиями i j at в любое время т :

(7.3) di, j (t) ≥dobs> 2 (Rmin + Rmaxav + dsafe).

Тогда C , d 0 и ϵ могут и должны быть выбраны так, чтобы

dobs2− (Rmin + Rmaxav)> C> d0 + ϵ, ϵ> 0, d0> dsafe.

Поскольку закон навигации (3.1) все еще применяется, должны выполняться условия его сходимости. Мы предполагаем, что предположения 4.1 и 4.2 верны для любого препятствия. Если C≥2 (Rmin + Rmaxav), вышеупомянутые два диска не пересекаются (см. Рис. 9.13) и поэтому могут быть разделены прямой линией; Таким образом, Предположение 4.7 удержаний. Такой выбор C возможен, только если dobs> 6Rmin + 6Rmaxav в дополнение к (7.3), которое предполагается. Соответственно, C следует выбрать так, чтобы

Рисунок 9.13. Непересекающиеся диски.

(7,4) dobs2− (Rmin + Rmaxav)> C> maxd0 + ϵ; 2 (Rmin + Rmaxav).

Что касается предположения 4.6, отметим, что в силу (7.2) все дистанции запуска для любого маневра обхода препятствия и содержатся в интервале из (7.2) и, следовательно, в

(7.5) C − 2 (Rmin + Rmaxav); C + 2 (Rmin + Rmaxav).

Итак, предположение 4.6 может быть выполнено, если в пределах диапазона (7.4) существует значение C такое, что C − 2 (Rmin + Rmaxav)> dsafe, и интервал (7.5) является регулярным для любого препятствия, при условии, что что d 0 выбрано в пределах этого интервала. В целом, мы приходим к следующим рекомендациям по выбору C , d 0 , ϵ :

(7,6) 2 (Rmin + Rmaxav)> ϵ> 0, dobs2− (Rmin + Rmaxav) > d0> dsafe, mindobs2− (Rmin + Rmaxav); d0 + 2 (Rmin + Rmaxav)> C> maxd0 + ϵ; 2 (Rmin + Rmaxav) + dsafe.

Это возможно тогда и только тогда, когда dobs> 6Rmin + 6Rmaxav + 2dsafe.

Чтобы правильно выбрать параметры регулятора γ и δ , достаточно выбрать вспомогательные параметры z * , λ a , λ v , η a , η v в (7.3) общее для всех препятствий. Это возможно: для каждого препятствия λ a , λ v дюйм (4.6) сначала увеличиваются (в пределах (0,1)) до общего значения, затем общего η v ∈ (0,1 - λ v ), η a Выбраны ∈ (0,1 - λ a ). Наконец, z * вычисляется для всех препятствий, и минимальный результат помещается в (7.3).

Для реализации предложенного закона наведения робот должен иметь доступ к углу визирования β ( t ) до цели T, а также к расстоянию d i и его производная d˙i, если di≤C + 2Rmin + 2Riav.Мы также предполагаем, что изначально робот находится выше порога срабатывания всех препятствий d i (0)> C i и что они всегда достаточно далеко от целевого расстояния; Di (t) > d0 + ϵ∀t, т. Поскольку контроллер (3.1) все еще используется, условия (4.6) и (5.4) также должны быть воспроизведены.

В оставшейся части этой главы сходимость и эффективность предложенного закона наведения для достижения цели с уклонением от препятствий демонстрируются посредством обширного моделирования и экспериментальных исследований.Они представлены в следующих двух разделах.

netlogo - Робот избегает препятствий и пропускает посещенные патчи / места - Stack Overflow на русском

Присоединяйтесь к Stack Overflow , чтобы учиться, делиться знаниями и строить свою карьеру.

Спросил

Просмотрено 283 раза

Я новичок в программировании в NetLogo и мне нужна помощь.Я занимаюсь исследовательским проектом, в котором я создал мир, похожий на реальный мир, в котором были созданы дороги и здания. Здание черного цвета, дороги белого цвета. Робот может ходить только по белым пятнам, то есть по дорогам. У меня проблема с алгоритмом обхода препятствий и не посещаю посещаемые места. Мне нужен человеческий поведенческий алгоритм для избегания препятствий, то есть люди видят препятствие перед собой, затем они движутся назад (или делают шаг назад, затем двигаются вправо или влево, чтобы снова проверить препятствие) ИЛИ смотреть вправо, затем поворачиваются к слева и наоборот.Прямо сейчас в моем коде я использую случайный поворот на 360, чтобы избежать препятствий, но мне это не нужно, мне нужен этот алгоритм, основанный на поведении. Вот код, который я делал до сих пор.

  порода [роботы-роботы]; порода роботов
собственные роботы [скорость цели]

globals [; набор глобальных переменных
        дорожный цвет
        цвет здания
 ]
установить
 очистить все
 установить цвет дороги белый
 установить цвет здания черный
 let block-area grid-x; желаемая площадь блока сетки в км²
 let patch-area grid-y; площадь, представленная участком в км²
 пусть число-патчей-в-блоке (блок-область / патч-область)
 пусть сторона округляет sqrt num-patches-in-block
 пусть цели (патч-набор патч -16 12 патч 12 12 патч -6 15 патч 9 12)
 просить патчи [установить цвет 10]
 пусть дороги заплатят [
   (pxcor mod (side + 1) = 0) или
   (pycor mod (сторона + 1) = 0)
 ]
 спроси дороги [установить белый цвет]
 create-robots num [установить размер 1
   поставьте цель одна из целей
   установить скорость скорость
  ]
 установить форму черепахи по умолчанию "человек"


конец

двигаться
  fd скорость
  если патч здесь = цель [умереть]
конец

идти
  ifelse [pcolor] патч вперед 1 = цвет дороги
  [ двигаться ]
  [lt random-float 360]
  ; [избежать препятствия]

 конец

избегать препятствий
 ; здесь код
конец
  

задан 29 мая '14 в 9: 522014-05-29 09:52

Ашфак

1111 золотой знак22 серебряных знака1313 бронзовых знаков

Ваш вопрос немного расплывчатый, но вы можете прочитать о некоторых «классических» алгоритмах (от Sun и Lumelsky), известных как алгоритмы «ошибок» для обнаружения и предотвращения столкновений.Алгоритмы Bug делают несколько предположений о знании местности / курса и работают даже с роботами, у которых нет никакого «зрения», кроме способности обнаруживать столкновения. Обзор различных алгоритмов ошибок в формате PDF можно прочитать здесь.


No. Алгоритм Параметр Коллизия Макс. Отклонение

1 PFM = 10 3,2 м


2
3,7 м

3 PFM = 1 - 4.6 м

4 FGM = 0,5 - 3,4 м

- 4.3 м

8 ODG-PF = 5,0 - 0,6 м
очевидный