О статье
М.И. БЕСХМЕЛЬНОВ, Б.К. ЛЕБЕДЕВ, О.Б. ЛЕБЕДЕВ
В статье представлен детальный анализ гибридного алгоритма планирования маршрута, предназначенного для навигации в двухмерном пространстве, с учетом частичной неопределенности в информации о местности. Алгоритм функционирует поэтапно и разделяется на два уровня. На первом уровне происходит формирование локальной зоны видимости объекта и определение покрываемого региона на карте. На втором уровне алгоритм отвечает за создание множества возможных траекторий прохождения объекта через каждый из идентифицированных на первом уровне регионов. Важной особенностью является использование муравьиного алгоритма, что позволяет эффективно исследовать пространство вариантов и находить оптимальные пути. После обработки алгоритм формирует общую траекторию, представляющую собой связную последовательность отдельных участков, каждый из которых является оптимальным путем.
траектория, алгоритм, ситуационное планирование, частичная неопределенность, локальная зона видимости, подвижный объект
This paper presents a detailed analysis of a hybrid route planning algorithm designed for navigation in two-dimensional space taking into account partial uncertainty in terrain information. This innovative approach combines the advantages of the wave algorithm and the ant colony algorithm, which allows for the efficient construction of the shortest trajectories in real time, while simultaneously optimizing other important route parameters, such as avoiding difficult sections or taking into account preferred terrain types. The algorithm operates in stages, alternating the processes of constructing a trajectory section and the actual movement of an object along it. Each planning stage is divided into two levels. At the first level, a local visibility zone of the object is formed and the region covered by it is determined on the map. Then, sequentially, step by step, the algorithm builds a chain of interconnected regions, each of which contains information about localized obstacles. The second level of the algorithm is responsible for creating a set of possible trajectories for the object to pass through each of the regions identified at the first level. An important feature is the use of the ant algorithm at this stage, which allows one to effectively explore the space of options and find optimal paths that minimize various criteria, including path length.
trajectory, algorithm, situational planning, partial uncertainty, local visibility zone, moving object