Plánování cest s nejistou průchodností hran

Abstract

Ačkoliv mapové podklady nejsou dokonalé, většina algoritmů plánování cest nebere v úvahu průchodnost jednotlivých úseků cesty. Pro některé uživatele (např. pro lidi na vozíku nebo lidi s kočárky) přitom možné překážky na cestě mohou způsobit velké komplikace. Cílem této práce je navrhnout a implementovat algoritmus plánování cest, který bere v potaz pravděpodobnost průchodu jednotlivých hran. Nejprve jsme zvolili vhodné kritérium průchodnosti a zformulovali dva podobné problémy. Prvním problémem je multikriteriální problém nalezení množiny všech Pareto-optimálních cest optimalizující kritéria vzdálenosti a průchodnosti. Cílem druhého problému je nalézt nejkratší cestu, která splňuje dané omezení kritéria průchodnosti. Pro řešení obou těchto problémů jsme navrhli a implementovali podobné algoritmy založené na algoritmu NAMOA*. K vyhodnocení obou algoritmů jsme použili grafy Prahy a Šumavy pro pěší. Dále jsme na základě informací z OpenStreetMap vytvořili 2 scénáře průchodnosti simulující rozdílné situace s ohledem na počasí, ze kterých byla určena pravděpodobnost průchodu jednotlivých hran. V experimentech jsme porovnali oba navržené algoritmy na několika vytvořených sadách problémů. Kromě nich jsme také vyhodnotili vliv heuristik, různých implementací Pareto-množin a scénářů průchodnosti. Výsledky experimentů ukázaly, že všechny zkoumané parametry, mohou výrazně ovlivnit dobu běhu algoritmu.

Although the map data are not perfect, the majority of route planning algorithms do not consider the traversability of particular parts of path. At the same time, there are users (e.g. people in wheelchairs or people with prams) to whom possible obstacles on the road can cause big issues. The aim of this thesis is to propose and implement route planning algorithm which takes into account the probability of traversal of particular edges. At first, we chose a suitable traversability criterion and formulated two similar problems. The first problem is a multicriteria problem of finding all Pareto-optimal paths optimizing distance and traversability criteria. The aim of the second one is to find the shortest path that satisfies given traversability criterion constraint. To solve both of these problems, we proposed and implemented similar algorithms based on the NAMOA* algorithm. To evaluate both algorithms, we used graphs of Prague and Sumava for pedestrians. Furthermore, based on OpenStreetMap information, we created 2 traversability scenarios simulating a different situations with respect to the weather. The probability of traversal of particular edges was determined from these scenarios. In experiments, we compared both proposed algorithms on several created problem sets. Moreover, we also evaluated the impact of heuristics, different Pareto-sets implementations and traversability scenarios. The results of experiments showed that all examined parameters can significantly affect the algorithm runtime.