Регрессионная модель дифференцируемой оценки опасности столкновения мобильного робота с препятствием

А. Р. Фаттахов, К. И. Инсапов, К. В. Миронов

Аннотация


Рассматривается подход к обеспечению уклонения мобильного робота от столкновения с препятствиями при движении вдоль заданного пути. Задача локальной оптимизации траектории формулируется с учетом необходимости следовать заданному пути и находиться на безопасном расстоянии от препятствий. Основная сложность при этом связана с необходимостью представить опасность столкновения в виде непрерывно дифференцируемой функции от положения робота на заданной карте. В литературе такая функция задается либо через аппроксимацию препятствий простыми геометрическими формами, либо с помощью вычислительно емких нейросетевых моделей. Предлагается иной подход, основанный на использовании низкоресурсного алгоритма классического обучения, способного быстро обучиться на аппроксимацию заданной карты препятствий. Суть подхода состоит в аппроксимации функции опасности столкновений на основе полиномиальной регрессионной модели. Разработанный метод реализован с использованием численного солвера Acados для решения задач оптимального управления. Сравнительные эксперименты показали, что использование полиномиальной модели 12-й степени обеспечивает повышение качества планирования траекторий. Суммарное время обучения и оптимизации траектории составляет несколько десятков миллисекунд, что удовлетворяет стандартному требованию для бортовых систем – возможности перепланирования с частотой не менее 10 Гц.

Ключевые слова


Мобильные роботы; планирование движения; избегание столкновений; регрессия; оптимизация траектории.

Полный текст:

PDF

Литература


Adamkiewicz M., Chen T., et al. Vision-only robot navigation in a neural radiance world // IEEE Robot. Autom. Lett. 2022. 7 (2), 4606–4613. DOI: 10.1109/LRA.2022.3150497.

Alhaddad Muhammad, Mironov Konstantin, Staroverov Aleksey, Panov Aleksandr. Neural potential field for obstacle-aware local motion planning // In: 2024 IEEE International Conference on Robotics and Automation. ICRA, pp. 9313–9320. DOI: 10.1109/ICRA57147.2024.10611635.

Priyanka Behki, Vaibhavi Shreya, Reshma, Aniya Kumari, Sanskar (2025). Ethical Concerns of Autonomous Vehicles: An AI Framework. // Systems Engineering and Information Technologies, 7(3(22)), 20–28. DOI: 10.54708/2658-5014-SIIT-2025-no3-p20. EDN: HHYJIO.

Gayanov R., Mironov K., Kurennov D. Estimating the trajectory of a thrown object from video signal with use of genetic programming // 2017 IEEE International Symposium on Signal Processing and Information Technology, ISSPIT 2017. Bilbao, 2017. P. 134-138. DOI 10.1109/ISSPIT.2017.8388630. EDN YCCFPN.

Hart Peter E., Nilsson Nils J., Raphael Bertram. A formal basis for the heuristic determination of minimum cost paths // IEEE Trans. Syst. Sci. Cybern. 1968. 4(2), 100–107. DOI: 10.1109/TSSC.1968.300136.

Jacquet M., Alexis K. N-MPC for Deep Neural Network-Based Collision Avoidance exploiting Depth Images // 2024 IEEE International Conference on Robotics and Automation (ICRA), Yokohama, Japan, 2024, pp. 13536-13542. DOI: 10.1109/ICRA57147.2024.10610572.

Kavraki L. E., Svestka P., Latombe J.-C., Overmars M. H. Probabilistic roadmaps for path planning in high-dimensional configuration spaces // IEEE Trans. Robot. Autom. 1996. 12 (4), 566–580. DOI: 10.1109/70.508439.

Kurenkov M., Potapov A., Savinykh A., Yudin E., Kruzhkov E., Karpyshev P., Tsetserukou D. NFOMP: Neural field for optimal motion planner of differential drive robots with nonholonomic constraints // IEEE Robot. Autom. Lett. 2022. 7 (4), 10991–10998. DOI: 10.1109/LRA.2022.3196886. EDN: JBYDZU.

LaValle S. M., Kuffner Jr. J. J. Randomized kinodynamic planning // Int. J. Robot. Res. 2001. 20 (5), 378–400. DOI: 10.1177/02783640122067453.

Logunov Aleksey, Alhaddad Muhammad, Mironov Konstantin, Yakovlev Konstantin, Panov Aleksandr. Polygon decomposition for obstacle representation in motion planning with Model Predictive Control // Engineering Applications of Artificial Intelligence. 2025, Vol. 153, 110690. DOI: 10.10 16/j.engappai.2025.110690.

Mironov K. V., Yudin D. A., Alhaddad M. et al. STRL Robotics: Intelligent Control for Robotic Platform in Human-Oriented Environment // Scientific and Technical Information Processing. 2024. Vol. 51, No. 5. P. 437-451. DOI 10.3103/S0147688224700357. EDN GELPXV.

Schoels T., Palmieri L., et al. An NMPC approach using convex inner approximations for online motion planning with guaranteed collision avoidance // In: 2020 IEEE International Conference on Robotics and Automation, pp. 3574–3580. DOI: 10.1109/ICRA40945.2020.9197206.

Schoels T., Rutquist P., et al. CIAO*: MPC-based safe motion planning in predictable dynamic environments // IFAC Pap. 2020. 53 (2), 6555–6562. DOI: 10.1016/j.ifacol.2020.12.072.

Williams G., Drews P., et al. Aggressive driving with model predictive path integral control // In: 2016 IEEE International Conference on Robotics and Automation. 2016. ICRA, pp. 1433–1440. DOI: 10.1109/ICRA.2016.7487277.

Ziegler J., Bender Ph., et al. Trajectory planning for bertha — A local, continuous method // In: 2014 IEEE Intelligent Vehicles Symposium Proceedings. 2014, pp. 450–457. DOI: 10.1109/IVS.2014.6856581.

Алхаддад М., Миронов К. В., Дергачев С. А. и др. Локальное планирование траектории колесного робота в ограниченной среде на основе модельного прогнозирующего управления // Робототехника и техническая кибернетика. 2023. Т. 11, № 3. С. 205-214. DOI: 10.31776/RTCJ.11306. EDN: MYLPKP. [[Alkhaddad M., Mironov K. V., Dergachev S. A., et al. Local trajectory planning of a wheeled robot in a limited environment based on model predictive control // Robotics and Technical Cybernetics. 2023. Vol. 11, No. 3. P. 205-214. (In Russian).]]

Вохминцев А. В. Методология решения проблемы одновременной навигации и построения карты на основе комбинирования визуальных и семантических характеристик окружающей среды // СИИТ. 2023. Т. 5, № 3(12). С. 136 155. DOI: 10.54708/2658-5014-SIIT-2023-no4-p136. EDN: EFOFFO. [[Vokhmintsev A. V. Methodology for solving the problem of simultaneous navigation and map construction based on a combination of visual and semantic characteristics of the environment // SIIT. 2023. Vol. 5, No. 3(12). P. 136-155. (In Russian).]]

Гурчинский М. М., Тебуева Ф. Б. Обнаружение нарушителя агентами роевых робототехнических систем в условиях недетерминированной среды функционирования // СИИТ. 2024. Т. 6, № 3(18). С. 71-82. DOI 10.54708/2658-5014-SIIT-2024-no3-p71. EDN: AUVYOX. [[Gurchinsky M. M., Tebueva F. B. Detection of an intruder by agents of swarm robotic systems in a non-deterministic operating environment // SIIT. 2024. Vol. 6, No. 3(18). P. 71-82. (In Russian).]]

Миронов К. В., Алхаддад М., Муравьев К. Ф., Панов А. И. Архитектура для планирования движения и управления мобильным роботом в тесном пространстве // Робототехника и искусственный интеллект: Матер XV Всеросс. науч.-техн. конф., Железногорск, 02 дек. 2023 г. С. 213-218. EDN UVYSZC. [[Mironov K. V., Alkhaddad M., Muravyov K. F., Panov A. I. Architecture for motion planning and control of a mobile robot in a confined space // Robotics and Artificial Intelligence: Proc. XV All-Russian Sci. and Tech. Conf. 2023. P. 213-218. (In Russian).]]

Миронов К. В., Юдин Д. А., Алхаддад М. и др. STRL-Robotics: интеллектуальное управление поведением робототехнической платформы в человеко-ориентированной среде // Искусственный интеллект и принятие решений. 2023. № 2. С. 45-63. DOI 10.14357/20718594230204. EDN BJABJN. [[Mironov K. V., Yudin D. A., Alkhaddad M. et al. STRL-Robotics: intelligent control of the behavior of a robotic platform in a human-oriented environment // Artificial Intelligence and Decision Making. 2023. No. 2. P. 45-63. (In Russian).]]

Миронов К. В. Transport-by-Throwing – робототехнический способ перемещения предметов перебросом: обсуждение научно-технической задачи // СИИТ. 2024. Т. 6, № 1(16). С. 43–53. EDN: QGFZBW. [[Mironov K. V. Transport-by-Throwing – a robotic method of moving objects by throwing: discussion of the scientific and technical problem. SIIT, 2024. Vol. 6, No. 1(16), pp. 43–53. (In Russian).]]

Миронов К. В. Transport-by-Throwing – робототехнический способ перемещения предметов перебросом: обзор используемых методов // СИИТ. 2024. Т. 6, № 3(18). С. 3–48. EDN: FUUPEN. [[Mironov K. V. Transport-by-Throwing – a robotic method of moving objects by throwing: a review of the methods used. SIIT, 2024, Vol. 6, No. 3(18), pp. 3–48. (In Russian).]]

Миронов К. В. Transport-by-Throwing – робототехнический способ перемещения предметов перебросом: эксперименты по наблюдению за траекторией объекта // СИИТ. 2025. Т. 7, № 2(21). С. 3–29. EDN: AGHGVU. [[Mironov K. V. Transport-by-Throwing — a robotic method of moving objects by throwing: experiments on observing the trajectory of an object. SIIT, 2025, Vol. 7, No. 2(21), pp. 3–29. (In Russian).]]

Миронов К. В. Transport-by-Throwing – робототехнический переброс предметов: алгоритм прогнозирования траектории // СИИТ. 2025. Т. 7, № 4(23). С. 3–28. EDN: TBEBLS. [[Mironov K. V. Transport-by-Throwing – robotic transfer of objects: trajectory prediction algorithm. SIIT, 2025, Vol. 7, No. 4(23), pp. 3–28. (In Russian).]]

Миронов К. В. Transport-by-Throwing – робототехнический переброс: эксперименты и реализация // СИИТ. 2025. Т. 7, № 5(24). С. 40–56. DOI: 10.54708/2658-5014-SIIT-2025-no5-p40. EDN: UDALGS. [[Mironov K. V. Transport-by-Throwing – robotic transfer: experiments and implementation // SIIT. 2025. Vol. 7, No. 5(24). P. 40–56. (In Russian).]]

Муравьев К. Ф., Алхаддад М., Панов А. И., Миронов К. В. Иерархическая навигация с избеганием препятствий и прохождением проемов на четырехколесном мобильном роботе // XIV Всеросс. совещ. по проблемам управления, Москва, 17–20 июня 2024 г. 2024. С. 1640-1644. EDN GAVLSQ. [[Muravyov K. F., Alkhaddad M., Panov A. I., Mironov K. V. Hierarchical navigation with obstacle avoidance and passage of openings on a four-wheeled mobile robot // XIV All-Russian Conf. on Control Problems. Moscow, June 17–20, 2024. P. 1640–1644. (In Russian).]]

Муслимов Т. З. Методы и алгоритмы группового управления беспилотными летательными аппаратами самолетного типа // СИИТ. 2024. Т. 6, № 1(16). С. 3-15. DOI: 10.54708/2658-5014-SIIT-2024-no1-p3. EDN: HOTUZU. [[Muslimov T. Z. Methods and algorithms for group control of unmanned aerial vehicles of the aircraft type // SIIT. 2024. Vol. 6, No. 1(16). P. 3-15. (In Russian).]]

Оруджева Г. Э. Моделирование выбора и проектирования мобильного промышленного робота для ГПС // СИИТ. 2024. Т. 6, № 4(19). С. 91-97. DOI 10.54708/2658-5014-SIIT-2024-no4-p91. EDN POUZVF. [[Orudzheva G. E. Modeling the selection and design of a mobile industrial robot for GPS // SIIT. 2024. Vol. 6, No. 4(19). P. 91-97. (In Russian).]]

Пушкарев Д. С., Миронов К. В., Панов А. И. Определение целевой конфигурации мобильного манипулятора в задачах схвата объектов // Труды МФТИ. 2024. Т. 16, № 4(64). С. 65-75. EDN SPIEDX. [[Pushkarev D. S., Mironov K. V., Panov A. I. Determination of the target configuration of a mobile manipulator in object grasping problems // Proceedings of MIPT. 2024. Vol. 16, No. 4(64). P. 65-75. (In Russian).]]

Халилов Р. Д., Муслимов Т. З. Сравнение моделей нейронных сетей для автоматического управления полетом квадрокоптера по заданной траектории // СИИТ. 2025. Т. 7, № 5(24). С. 86-108. DOI: 10.54708/2658-5014-SIIT-2025-no5-p86. EDN: AMLCRV. [[Khalilov R. D., Muslimov T. Z. Comparison of neural network models for automatic control of a quadcopter flight along a given trajectory // SIIT. 2025. Vol. 7, No. 5(24). P. 86-108. (In Russian).]]




DOI: https://doi.org/10.54708/SIIT-2026-no1-p47

Ссылки

  • На текущий момент ссылки отсутствуют.


(c) 2026 А. Р. Фаттахов, К. И. Инсапов, К. В. Миронов