Аналитическое сравнение методов планирования траекторного движения мобильных роботов

Планирование траекторного движения робототехнических систем в динамической среде является актуальной и до конца не исследованной задачей. В настоящее время существует множество подходов к планированию движения одного мобильного робота, однако при планировании передвижения группы возникают дополнительные задачи, например, в виде обеспечения безопасного расстояния и поддержания заданной формации, что требует дополнительных исследований. Настоящая работа направлена на проведение сравнительного анализа современных алгоритмов и методов решения задач, связанных с планированием траекторного движения автономных мобильных роботов. Для выполнения исследования из научной базы данных ScienceDirect были отобраны актуальные работы по данной тематике. Выполнена сегментация предметной области по важным критериям, которая показала, что относительно новыми направлениями исследований являются биологически-инспирированные, нейросетевые и геометрические методы. Одной из последних тенденций является комбинирование нескольких подходов, что в ряде случаев может приводить к более эффективным решениям. Так, например сочетание точных оптимизационных и гибких интеллектуальных методов в рамках одной роботизированной системы позволяют, с одной стороны, планировать траектории движения к заданной цели, а с другой - оперативно реагировать на изменения в динамической среде.

Analytical comparison of methods for planning the trajectory motion of mobile robots

Planning the trajectory motion of robotic systems in a dynamic environment is an urgent and not fully explored problem. Currently, there are many approaches to planning the movement of a single mobile robot. However, planning the movement of a group of robots, leads to additional tasks such as ensuring a safe distance and maintaining a given configuration, which require additional research. This work is aimed at conducting a comparative analysis of modern algorithms and methods for solving problems related to planning the trajectory of autonomous mobile robots. To carry out the study, a significant number of modern works on this topic were selected from the ScienceDirect scientific database. The segmentation of the subject area according to important criteria was performed, which showed that new areas of research are: biologically inspired, neural network and geometric methods. One of the latest trends is the combination of several approaches, which in some cases can lead to more efficient solutions. So, for example, the combination of precise optimization and flexible intellectual methods within one robotic system allows, on the one hand, to plan the trajectories of movement towards a given goal, and on the other hand, to quickly respond to changes in a dynamic environment.