Будь ласка, використовуйте цей ідентифікатор, щоб цитувати або посилатися на цей матеріал: http://elartu.tntu.edu.ua/handle/lib/36046

Назва: Automated planning of the optimal movement trajectories of mobile mechatronic devices
Інші назви: Автоматизоване планування оптимальних траєкторій переміщення мобільних мехатронних пристроїв
Автори: Кирилович, Валерій Анатолійович
Мельничук, Петро Петрович
Дімітров, Любомир Ванков
Крижанівська, Ілона Володимирівна
Kyrylovych, Valerii
Melnychuk, Petro
Dimitrov, Lubomir
Kryzanivska, Ilona
Приналежність: Державний університет «Житомирська політехніка», Житомир, Україна
Технічний університет-Софія, Софія, Республіка Болгарія
ZhytomyrPolitechnic State University, Zhytomyr, Ukraine
Sofia Technic University, Sofia, Republic of Bolgaria
Бібліографічний опис: Automated planning of the optimal movement trajectories of mobile mechatronic devices / Valerii Kyrylovych, Petro Melnychuk, Lubomir Dimitrov, Ilona Kryzanivska // Scientific Journal of TNTU. — Tern. : TNTU, 2021. — Vol 102. — P. 64–77.
Bibliographic description: Kyrylovych V., Melnychuk P., Dimitrov L., Kryzanivska I. (2021) Automated planning of the optimal movement trajectories of mobile mechatronic devices. Scientific Journal of TNTU (Tern.), vol. 102, pp. 64-77.
Є частиною видання: Вісник Тернопільського національного технічного університету (102), 2021
Scientific Journal of the Ternopil National Technical University (102), 2021
Журнал/збірник: Вісник Тернопільського національного технічного університету
Том: 102
Дата публікації: 22-чер-2021
Дата подання: 11-кві-2021
Дата внесення: 11-гру-2021
Видавництво: ТНТУ
TNTU
Місце видання, проведення: Тернопіль
Ternopil
DOI: https://doi.org/10.33108/visnyk_tntu2021.02.064
УДК: 621.865.8
62.505
Теми: алгоритм
траєкторія
оптимізація
мобільний мехатронний пристрій
довжина
гладкість
algorithm
trajectory
optimization
mobile mechatronic device
length
smoothness
Кількість сторінок: 14
Діапазон сторінок: 64-77
Початкова сторінка: 64
Кінцева сторінка: 77
Короткий огляд (реферат): Висвітлено результати сумісного (комплексного) використання загальнодоступних та найбільш відомих алгоритмів, що мінімізують довжину та/або гладкість реалізованих траєкторій переміщення мехатронного мобільного пристрою (ММП) як певного аналога технологічної роботи зованого комплекту. Аналізовані алгоритми та їх програмна реалізація знаходиться у вільному доступі. Запропоновано структуру інформаційного забезпечення, що передбачає автоматизовану сумісну реалізацію алгоритмів. Результати переміщення ММП за знайденими траєкторіями відтворені на 3-ох технологічно значущих її (траєкторії) ділянках з урахуванням аналізованої сцени. Основними вимогами, які при цьому забезпечуються, є безперешкодність (безколізійність), безрозривність та плавність. Для підвищення продуктивності та автоматизованої реалізації аналізованих алгоритмів мовою програмування С++ розроблено програмний продукт (ПП) LSTr. Для його повноцінного функціонування використано графічну бібліотеку Open GL (Open Graphics Library), крос-платформовий інструментарій QT, бібліотеку OMPL (Open Motion Planning Library), бібліотеку Assimp (Open Asset Import Library) та програму Sketch Up. Представлено структурну схему функціонування розробленого ПП LSTr, що демонструє взаємозв’язок вказаних прикладних пакетів програмування. Розроблено інформаційне поле з виділеними ділянками, що функціонально є технологічно значущими при роботі ПР. Для розв’язування тестових задач створено кінцеву множину сцен, кожна з яких розглядається як аналог певної ГВК з її конструктивно-планувальними характеристиками та параметрами. Кожна сцена включає в себе простір стану та параметри перешкод, ММП та ОМ, початкові та кінцеві координати точок переміщення ММП. Робота ПП LSTr проілюстрована для однієї із сцен. При цьому для побудови траєкторії за вибором користувача використовується будь-яка кількість алгоритмів. Отримані результати представляються кількісними значеннями довжини та/або гладкості, а також візуалізацією траєкторії. Після їх (результатів) співставлення приймається рішення щодо їх оптимальності на множин із згаданих вище ділянок. Використання аналізованої множини вказаних алгоритмів на множин і розглянутих ділянок та згенерованих на них траєкторій за отриманими результатами дозволяє диференційовано підходити до використання різних алгоритмів на різних ділянках траєкторій. Визначено наукову новизну роботи та її практичне значення для визначених подальших досліджень.
The compatible work is considered and the obtained results of the known algorithms generating unobstructed trajectories of different length and smoothness are investigated. Their operation is performed within the framework of the developed software product LSTr. The use of the analyzed set of these algorithms on the set of considered sections of the generated trajectories according to the obtained results allows a differentiated approach to the use of different algorithms on different sections of trajectories, determined by the accepted criteria of length and / or smoothness. The scientific novelty of the work and its practical significance in this area of research are determined.
URI (Уніфікований ідентифікатор ресурсу): http://elartu.tntu.edu.ua/handle/lib/36046
ISSN: 2522-4433
Власник авторського права: © Тернопільський національний технічний університет імені Івана Пулюя, 2021
URL-посилання пов’язаного матеріалу: https://ifr.org/downloads/press2018/Presentation_WR_2020.pdf
https://www.springerprofessional.de/en/kinodynamic-motion-planning-by-interior-exterior-cell-exploratio/3074572
http://ompl.kavrakilab.org/OMPL_Primer.pdf
https://www.researchgate.net/publication/2473120_A_Single-Query_Bi-irectional_Probabilistic_Roadmap_Planner_with_Lazy_Collision_Checking
http://robot-develop.org/
https://www.google.com/search?q=9.+Robotic+Motion+Planning+%3A+Howie+Choset%2C+James+Kuffner&rlz=1C1PRFC_ukUA896UA896&oq=9.%09Robotic+Motion+Planning+%3A+Howie+Choset%2C+James+Kuffner&aqs=chrome..69i57.13477j0j4&sourceid=chrome&ie=UTF-8
https://arxiv.org/pdf/2003.03543.pdf
https://www.researchgate.net/publication/264626619_Automated_Trajectory_and_Path_Planning_Analysis_Based_on_Ultra_Wideband_Data
https://doi.org/10.4028/www.scientific.net/AMM.282.33
https://doi.org/10.1016/j.rcim.2012.07.010
https://journals.sagepub.com/doi/pdf/10.1177/1729881417754152
https://doi.org/10.1177/1729881417754152
https://www.mdpi.com/2218-6581/6/4/39/htm
https://doi.org/10.3390/robotics6040039
https://www.mdpi.com/2218-6581/8/1/15/htm
https://doi.org/10.3390/robotics8010015
https://doi.org/10.1016/j.mechmachtheory.2019.03.019
https://ifr.org/downloads/press2018/
https://www.springerprofessional.de/en/kinodynamic-motion-planning-by-interior-exterior-cell-exploratio
https://www.researchgate.net/publication/2473120_A_
http://sisnett
http://robot-develop.org/archives/3835
https://www.google.com/search?
https://www.researchgate.net/
Перелік літератури: 1. IFR Press Conference 24th September 2020 Frankfurt. URL: //https://ifr.org/downloads/press2018/Presentation_WR_2020.pdf (дата звернення 10.05.2021).
2. Кирилович В. А. Системний підхід до роботизованих механоскладальних технологій як об’єкта синтезу. Сборник трудов XIX международной научно-технической конференции «Машиностроение и техносфера XXI века». 2012. Донецк. Т. 2. С. 38–39.
3. Ioan A. Şucan. Kinodynamic Motion Planning by Interior-Exterior Cell Exploration / Lydia E. Kavraki–International Workshop on the Algorithmic Foundations of Robotics. URL: https://www.springerprofessional.de/en/kinodynamic-motion-planning-by-interior-exterior-cell-exploratio/3074572 (дата звернення 21.05.2021).
4. Ioan A. Sucan. Task and Motion Planning for Mobile Manipulators: dissertation – Doctor of Philosophy, Rice University Houston, Texas, August 2011.153 p.
5. Open Motion Planning Library: A Primer.Kavraki Lab, Rice University. January 22. 2013. Р. 25. URL: http://ompl.kavrakilab.org/OMPL_Primer.pdf (дата звернення 30.05.2021).
6. Gildardo Sanchez, Jean – Claudel Latombe. A Single-Query Bi-Directional Probabilistic Roadmap Planner with Lazy Collision Checking: URL: https://www.researchgate.net/publication/2473120_A_Single-Query_Bi-irectional_Probabilistic_Roadmap_Planner_with_Lazy_Collision_Checking. (дата звернення 12.01.2021).
7. Ricardo Sisnett, Gildardo Sánchez. Intelligent Motion Planning for Virtual Characters. URL: http:// sisnett.tesisinteractive.com/PosterSGWS.pdf(дата звернення 25.05.2021).
8. RRT-Connect− неоптимальное планирование траектории робота. URL: http://robot-develop.org/ archives/3835 (дата звернення 22.04.2021). [In Russian].
9. Howie Choset, James Kuffner. Robotic Motion Planning. URL: https://www.google.com/search?q=9.+Robotic+Motion+Planning+%3A+Howie+Choset%2C+James+Kuffner&rlz=1C1PRFC_ukUA896UA896&oq=9.%09Robotic+Motion+Planning+%3A+Howie+Choset%2C+James+Kuffner&aqs=chrome..69i57.13477j0j4&sourceid=chrome&ie=UTF-8 (дата звернення 22.05.2021).
10. Eric Heiden, Luigi Palmieri, Kai O. Arras, Gaurav S. Sukhatme and Sven Koenig.Experimental Comparison of Global Motion Planning Algorithms for Wheeled Mobile Robots. URL: https://arxiv.org/pdf/2003.03543.pdf (дата звернення 20.05.2021).
11. Howie Choset, Kevin M. Lynch, Seth Hutchinson, George Kantor, Wolfram Burgard, Lydia E. Kavraki, Sebastian Thrun. Principles of Robot Motion: Theory, Algorithms, and Implementations (Intelligent Robotics and Autonomous Agents). The MIT Press. 2005. 550 p.(дата звернення 15.05.2021).
12. Mykhailyshyn R. I., Prots’ Ya. I., Savkiv V. B. Optimization of bernoulli gripping device’s orientation under the process of manipulations along direct trajectory. ВісникТНТУ. ТНТУ, 2016. Vol. 81. No. 1. P. 107–117.
13. Automated Trajectory and Path Planning Analysis Based on Ultra Wideband Data. Tao Cheng, Uday Mantripragada, Jochen Teizer, Patricio A. Vela. URL: https://www.researchgate.net/publication/264626619_Automated_Trajectory_and_Path_Planning_Analysis_Based_on_Ultra_Wideband_Data. (дата звернення 19.05.2021).
14. Duchoň F., Huňady D., Dekan M., & Babinec A. Optimal navigation for mobile robot in known environment. Applied Mechanics and Materials. Trans Tech Publications Ltd. 2013. Vol. 282. P. 33–39. DOI: https://doi.org/10.4028/www.scientific.net/AMM.282.33
15. Kohrt C., Stamp R., Pipe A. G., Kiely J., & Schiedermeier G. (2013). An online robot trajectory planning and programming support system for industrial use. Roboticsand Computer-Integrated Manufacturing. 2013. Vol. 29 (1). P. 71–79. DOI: https://doi.org/10.1016/j.rcim.2012.07.010
16. Palamar M., Poikhalo A., Strembitskyi M., Strembitskyi V. (2016) Method of constructing the navigation system of autonomousmobile robot susing fuzzy logic elements. Scientific Journal of TNTU (Tern.). No. 4 (84). P. 93–98.
17. Sapietová A., Saga M., Kuric I., & Václav Š. Application of optimization algorithms for robot systems designing. International journal of advanced robotic systems. 2018. Vol. 15 (1), 1729881417754152. URL: https://journals.sagepub.com/doi/pdf/10.1177/1729881417754152 (дата звернення 15.05.2021). DOI: https://doi.org/10.1177/1729881417754152
18. Carabin G., Wehrle E., & Vidoni R. A review on energy-saving optimization methods for robotic and automatic systems. Robotics. 2017. Vol. 6 (4). 39. URL: https://www.mdpi.com/2218-6581/6/4/39/htm. (дата звернення 15.05.2021). DOI: https://doi.org/10.3390/robotics6040039
19. Boscariol P., & Richiedei D. Trajectory design for energy savings in redundant robotic cells. Robotics. 2019. Vol. 8 (1). 15. URL: https://www.mdpi.com/2218-6581/8/1/15/htm (дата звернення 17.05.2021). DOI: https://doi.org/10.3390/robotics8010015
20. Fang Y., Hu J., Liu W., Shao Q., Qi J., & Peng Y. (2019). Smooth and time-optimal S-curve trajectory planning for automated robots and machines. Mechanism and Machine Theory. 2019. Vol. 137 P. 127–153. DOI: https://doi.org/10.1016/j.mechmachtheory.2019.03.019
References: 1. IFR Press Conference 24th September 2020 Frankfurt. URL: https://ifr.org/downloads/press2018/ Presentation_WR_2020.pdf (accessed 10.05.2021).
2. Kyrylovych V. A. Systemnyj pidhid do robotyzovanyx mehanoskladal`nyh tehnologij yak obʼyekta syntezu. Sborny` ktrudov XIX mezhdunarodnoj nauchno-tehnycheskoj konferencyy` “Mashy`nostroenie i` texnosfera XXI veka”. Doneczk. 2012. Vol. 2. P. 38–39. [In Ukrainian].
3. Ioan A. Şucan. Kinodynamic Motion Planning by Interior-Exterior Cell Exploration. Lydia E. Kavraki−International Workshop on the Algorithmic Foundations of Robotics. URL: https://www.springerprofessional.de/en/kinodynamic-motion-planning-by-interior-exterior-cell-exploratio /3074572 (accessed 21.05.2021).
4. Ioan A. Sucan. Task and Motion Planning for Mobile Manipulators. Diss.doct. of Ph. Rice University Houston, Texas, August 2011, 153 p.
5. Open Motion Planning Library. A Primer,Kavraki Lab, Rice University, January 22, 2013, p. 25. URL: http://ompl.kavrakilab.org/OMPL_Primer.pdf (accessed 30.05.2021).
6. Gildardo Sanchez, Jean – Claudel Latombe. A Single-Query Bi-Directional Probabilistic Roadmap Planner with Lazy Collision Checking. URL: https://www.researchgate.net/publication/2473120_A_ Single-Query_Biirectional_Probabilistic_Roadmap_Planner_with_Lazy_Collision_Checking (accessed 12.01.2021).
7. Ricardo Sisnett, Gildardo Sánchez. Intelligent Motion Planning for Virtual Characters. URL: http://sisnett. tesisinteractive.com/PosterSGWS.pdf (accessed 25.05.2021).
8. RRT-Connect– neoptimalnoe planirovanie traektorii robota. URL: http://robot-develop.org/archives/3835 (accessed 22.04.2021). [In Russian].
9. Howie Choset, James Kuffner. Robotic Motion Planning. URL: https://www.google.com/search? q=9.+Robotic+Motion+Planning+%3A+Howie+Choset%2C+James+Kuffner&rlz=1C1PRFC_ukUA896UA896&oq=9.%09Robotic+Motion+Planning+%3A+Howie+Choset%2C+James+Kuffner&aqs=chrome..69i57.13477j0j4&sourceid=chrome&ie=UTF-8 (accessed 22.05.2021).
10. Eric Heiden, Luigi Palmieri, Kai O. Arras, Gaurav S. Sukhatme and Sven Koenig. Experimental Comparison of Global Motion Planning Algorithms for Wheeled Mobile Robots. Available URL: https://arxiv.org/pdf/2003.03543.pdf (accessed 20.05.2021).
11. Howie Choset, Kevin M. Lynch, Seth Hutchinson, George Kantor, Wolfram Burgard, Lydia E. Kavraki, Sebastian Thrun. Principles of Robot Motion: Theory, Algorithms, and Implementations (Intelligent Robotics and Autonomous Agents).The MIT Press., 2005, 550 p (accessed 15.05.2021).
12. Mykhailyshyn R. I., Prots’ Ya. I., Savkiv V. B. Optimization of bernoulli gripping device’s orientation under the process of manipulations along direct trajectory. Scientific Journal of TNTU (Tern.), 2016. Vol. 81. No. 1. P. 107–117.
13. Tao Cheng, Uday Mantripragada, Jochen Teizer, Patricio A. Vela. (2012). Automated Trajectory and Path Planning Analysis Based on Ultra Wideb and Data. URL: https://www.researchgate.net/ publication/264626619_Automated_Trajectory_and_Path_Planning_Analysis_Based_on_Ultra_Wideband_Data (accessed19.05.2021).
14. Duchoň, F., Huňady, D., Dekan, M., &Babinec, A. (2013). Optimal navigation for mobile robot in known environment. Applied Mechanics and Materials. Vol. 282. P. 33–39. DOI: https://doi.org/10.4028/www.scientific.net/AMM.282.33
15. Kohrt C., Stamp R., Pipe A. G., Kiely J., & Schiedermeier G. (2013). An online robot trajectory planning and programming support system for industrial use. Roboticsand Computer-Integrated Manufacturing. Vol. 29 (1). P. 71–79. DOI: https://doi.org/10.1016/j.rcim.2012.07.010
16. Palamar M., Poikhalo A., Strembitskyi M., Strembitskyi V. (2016) Method of constructing the navigation system of autonomousmobile robot susing fuzzy logic elements. Scientific Journal of TNTU (Tern.). No. 4 (84). P. 93–98.
17. Sapietová A., Saga M., Kuric I., & Václav Š. (2018). Application of optimization algorithms for robot systems designing. International journal of advanced robotic systems. 15 (1). 1729881417754152. URL: https://journals.sagepub.com/doi/pdf/10.1177/1729881417754152 (accessed 15.05.2021). DOI: https://doi.org/10.1177/1729881417754152
18. Carabin, G., Wehrle, E., &Vidoni, R. (2017). A review on energy-saving optimization methods for robotic and automatic systems. Robotics. 6 (4). 39. URL: https://www.mdpi.com/2218-6581/6/4/39/htm (accessed 15.05.2021). DOI: https://doi.org/10.3390/robotics6040039
19. Boscariol, P., &Richiedei, D. (2019). Trajectory design for energy savings in redundant robotic cells. Robotics. 8 (1). 15. URL: https://www.mdpi.com/2218-6581/8/1/15/htm (accessed 17.05.2021). DOI: https://doi.org/10.3390/robotics8010015
20. Fang Y., Hu J., Liu W., Shao Q., Qi J., & Peng Y. (2019). Smooth and time-optimal S-curve trajectory planning for automated robots and machines. Mechanismand Machine Theory. 137. Р. 127–153. DOI: https://doi.org/10.1016/j.mechmachtheory.2019.03.019
Тип вмісту: Article
Розташовується у зібраннях:Вісник ТНТУ, 2021, № 2 (102)



Усі матеріали в архіві електронних ресурсів захищені авторським правом, всі права збережені.