Vylepšený algoritmus RRT* pro plánování cesty pro více robotů
An Improved RRT* Algorithm for Multi-Robot Path Planning
Type of document
bakalářská prácebachelor thesis
Author
Mikhail Poludin
Supervisor
Pereira Do Nascimento Tiago
Opponent
Sláma Jakub
Study program
Kybernetika a robotikaInstitutions assigning rank
katedra kybernetikyRights
A university thesis is a work protected by the Copyright Act. Extracts, copies and transcripts of the thesis are allowed for personal use only and at one?s own expense. The use of thesis should be in compliance with the Copyright Act http://www.mkcr.cz/assets/autorske-pravo/01-3982006.pdf and the citation ethics http://knihovny.cvut.cz/vychova/vskp.htmlVysokoškolská závěrečná práce je dílo chráněné autorským zákonem. Je možné pořizovat z něj na své náklady a pro svoji osobní potřebu výpisy, opisy a rozmnoženiny. Jeho využití musí být v souladu s autorským zákonem http://www.mkcr.cz/assets/autorske-pravo/01-3982006.pdf a citační etikou http://knihovny.cvut.cz/vychova/vskp.html
Metadata
Show full item recordAbstract
Tato práce obsahuje stručný přehled plánování cest pro bezpilotní drony a podrobné vysvětlení algoritmů implementovaných v jazyce C++. Byly implementovány algoritmy RRT a RRT*, které byly rozšířeny tak, aby zvládaly generování trajektorií pro více bezpilotních letounů. Byly zavedeny dva přístupy pro vyhýbání překážkám a testovány s oběma algoritmy plánování cest z rodiny RRT. Experimenty autonomního letu bezpilotního dronu v prostředí podobném lesu byly provedeny jak v simulaci, tak v reálném prostředí; za tímto účelem byla implementována detekce a mapování stromů pomocí aktivního lidar senzoru. This thesis includes a brief overview of the UAV path planning and a detailed explanation of the algorithms implemented in C++. The implementation of the RRT and RRT* algorithms were carried out and extended to handle the generation of trajectories for multiple drones. Two obstacle avoidance approaches were introduced and tested with both RRT family path-planning algorithms. Experiments of autonomous UAV flight in a forest-like environment were conducted in both simulation and real life; for this purpose, detection and mapping of trees using an active lidar sensor was implemented.
Collections
- Bakalářské práce - 13133 [706]