РАЗРАБОТКА АЛГОРИТМА ИНТЕЛЛЕКТУАЛЬНОГО ПЛАНИРОВАНИЯ ТРАЕКТОРИЙ АВТОНОМНЫХ РОБОТОТЕХНИЧЕСКИХ СИСТЕМ В УСЛОВИЯХ ДИНАМИЧЕСКИ МЕНЯЮЩЕЙСЯ СРЕДЫ

Аннотация

В представленной научной статье проводится детальное математическое и программно-инженерное исследование методов построения бесколлизионных траекторий движения для мобильных робототехнических комплексов, функционирующих в пространстве со случайным распределением подвижных и стационарных препятствий. Актуальность данной работы обусловлена масштабным внедрением беспилотных транспортных средств, автоматизированных складских шасси и сервисных роботов в производственную логистику, что требует создания высокоэффективных алгоритмов навигации, способных работать в режиме реального времени на бортовых вычислителях с ограниченной мощностью. В рамках статьи осуществляется глубокая декомпозиция существующих навигационных подходов, последовательно выделяются и анализируются ключевые параметры планирования, включая вычислительную сложность алгоритмов, гладкость результирующей кривой, длину пройденного пути и устойчивость к кинематическим ограничениям робота. Автор подробно рассматривает модификацию классического метода быстроизучающих случайных деревьев, интегрирует в него функции искусственного потенциального поля для учета динамики препятствий и экспериментально доказывает, что разработанный гибридный алгоритм существенно снижает время пересчета траектории при внезапном изменении дорожной обстановки. Особое место в исследовании занимает анализ устойчивости следования по траектории при наличии скольжения колес и шумов датчиков позиционирования. Практическая значимость полученных результатов заключается в возможности их прямого интеграционного внедрения в программное обеспечение коммерческих робототехнических платформ и в учебные курсы по теории автоматического управления.