Plánování cesty pro neholonomní vozidlo v úlohách dohledu

Abstract

Diplomová práce se zabývá plánováním cesty pro neholonomní vozidla v úlohách dohledu. V práci uvažujeme vozidlo s omezených poloměrem zatáčení, které modelujeme jako Dubinsovo auto. V práci definujeme problém dohledu jako úlohu plánování cesty přes více cílů (oblastí) pro Dubinsovo auto. Tento problém je znám jako Dubinsův problém obchodního cestujícího s okolím (DTSPN). V literatuře můžeme nalézt několik přístupů k řešení tohoto nekonečného kombinatorického problému. Například řešení založené na genetických algoritmech nebo přístup využívající transformace problému na varianty úlohy obchodního cestujícího. V této práci studujeme vlastnosti optimálního řešení DTSPN, které jsou následně využity v návrhu nového způsobu řešení založeného na dvoufázovém přístupu. Nejprve je určeno pořadí cílových regionů řešení úlohy eukleidovského obchodního cestujícího a následně je použita nově navržená iterativní optimalizační procedura, která hledá nejkratší cestu pro Dubinsovo auto procházející všemi cílovými oblastmi. Navržený algoritmus je porovnán s ostatními existujícími přístupy. Z výsledků vyplývá, že námi navržený algoritmus poskytuje řešení srovnatelné kvality s ostatními přístupy, přičemž je výrazně méně výpočetně náročný.

In this thesis, we address the problem of optimal path planning for a nonholonomic vehicle in surveillance missions. We consider car-like vehicles with a limited turning radius, modeled as the Dubins vehicle. We formulate the surveillance mission as a multi-goal path planning problem to visit a set of regions by Dubins vehicle, which is also known as the Dubins Traveling Salesman Problem with Neighborhoods (DTSPN). Several approaches for solving this infinite combinatorial optimization problem can be found in literature, including genetic algorithms or reduction to other variants of the TSP. We study the properties of the optimal path for the DTSPN and we provide detailed analysis of the optimal solution of the restricted problem where regions are in a distance longer than four times of the turning radius. Based on this analysis, we propose a new local iterative optimization procedure to find Dubins path visiting the regions. Experimental results indicate that the procedure provides better solutions with lower computational requirements than existing approximation approaches.