| Popis: |
Target retrieval in known environment, when there is no straight visibility between robot and target point, is executing using various search systems, but each of them has their own lacks. If the target point forms surface, which gradually sinks from it, independently from form and amount of the obstacles, the gradient methods seems to be the best for the search. It is enough to know the direction of the gradient, if we want that the robot move directly to the target point in the shortest path. Gradient direction variations are established in order to form vector marks. Weight coefficients are assigned to vector marks. This coefficient is directly proportional to distance to target point. Using formed assumptions of this method, software tool, based on colored Petri nets, is created, which clearly demonstrated efficiency of the method. Independently from forms of obstacles, the shortest path to the target point is calculated. Tikslo paieška žinomoje aplinkoje, kai tarp roboto ir tikslo nėra tiesioginio matomumo, atliekama įvairiomis sistemomis, kurių kiekviena turi vienokių ar kitokių trūkumų. Jei tarsim, kad tikslas formuoja paviršių, tolygiai žemėjantį nuo jo, labai gerai paieškai tinka gradientiniai metodai, kad ir kokios ir kaip būtų išdėstytos kliūtys. Kad robotas judėtų kryptingai, trumpiausiu keliu link tikslo, pakanka žinoti gradiento kitimo kryptį. Tuo tikslu nustatomi gradiento krypties pakitimo taškai, formuojant vadinamuosius vektorinius žymeklius priskiriant jiems svorinius koeficientus, proporcingus atstumui iki tikslo. Šio metodu suformuotų prielaidų pagrindu spalvotais Petri tinklais sukurta programinė priemonė aiškiai pademonstravo metodo efektyvumą esant bet kokios konfigūracijos kliūtims, parinkdama trumpiausią judėjimo kelią link tikslo. Поиск цели в известной обстановке, когда робот и цель не находятся в прямой видимости относительно друг друга, производится разными поисковыми системами, имеющими одни или другие недостатки. Если считать, что цель формирует поверхность понижающую от нее, очень хорошо для поиска подходят градиентные методы, какие и каким образом не были бы расположены преграды. Чтобы робот двигался целенаправленно, наикратчайшей дорогой к цели, достаточно знать направление градиента. С этой целью определяются точки изменения направления градиента, формируя так называемые векторные метки с весовыми коэффициентами пропорциональными расстоянию до цели. На основе предпосылок, сформированных предлагаемым методом, цветными Петри сетями создано программное обеспечение очень наглядно показывающая эффективность метода: при любой конфигурации и расположении преград выбирается наикратчайший путь к цели. |
