Все выпуски

Поиск оптимальной траектории движения является нетривиальной задачей, на решение которой направлено большое число исследований. Большинство этих исследований посвящено решению задачи в общем виде вне зависимости от модели движения объекта. В такой постановке поиск оптимальной траектории возможен только численными методами. Вместе с тем в некоторых случаях возможно нахождение оптимальной траектории в аналитическом виде. В данной статье рассмотрена задача быстродействия с фазовыми ограничениями для колесного мобильного робота, движущегося по горизонтальной плоскости. Математическая модель робота является кинематической. Фазовые ограничения соответствуют препятствиям на плоскости, заданным в виде непересекающихся кругов, которые требуется избегать при движении. Независимыми управляющими воздействиями являются скорости колес, которые ограничены по абсолютной величине. Такая постановка часто применяется в тех случаях, когда динамические переходные процессы несущественны, например при управлении медленно движущимися гусеничными или колесными устройствами, в которых приоритет отдается мощности двигателей, а не их скорости. В статье показывается, что оптимальная траектория движения из начальной точки в конечную в выбранной кинематической постановке представляет собой последовательность отрезков общих касательных к парам кругов и дуг окружностей этих кругов. Геометрически кратчайший путь между начальной и конечной точками также состоит из отрезков касательных и дуг окружностей, поэтому оптимальное по быстродействию движение соответствует одному из локальных минимумов при поиске кратчайшего пути. Предложен аналитический метод поиска оптимальной траектории движения, основанный на построении графа возможных траекторий, где ребрами являются прямолинейные отрезки и дуги, а вершинами — точки их соединений, и поиска кратчайшего (быстрейшего) пути на графе с помощью метода Дейкстры. Представлено обоснование метода. Приведены результаты численных экспериментов по нахождению оптимальной траектории.

Searching optimal trajectory of motion is a complex problem that is investigated in many research studies. Most of the studies investigate methods that are applicable to such a problem in general, regardless of the model of the object. With such general approach, only numerical solution can be found. However, in some cases it is possible to find an optimal trajectory in a closed form. Current article considers a time optimal problem with state limitations for a wheeled mobile differential robot that moves on a horizontal plane. The mathematical model of motion is kinematic. The state constraints correspond to the obstacles on the plane defined as circles that need to be avoided during motion. The independent control inputs are the wheel speeds that are limited in absolute value. Such model is commonly used in problems where the transients are considered insignificant, for example, when controlling tracked or wheeled devices that move slowly, prioritizing traction power over speed. In the article it is shown that the optimal trajectory from the starting point to the finishing point in such kinematic approach is a sequence of straight segments of tangents to the obstacles and arcs of the circles that limit the obstacles. The geometrically shortest path between the start and the finish is also a sequence of straight lines and arcs, therefore the time-optimal trajectory corresponds to one of the local minima when searching for the shortest path. The article proposes a method of search for the time-optimal trajectory based on building a graph of possible trajectories, where the edges are the possible segments of the tajectory, and the vertices are the connections between them. The optimal path is sought using Dijkstra’s algorithm. The theoretical foundation of the method is given, and the results of computer investigation of the algorithm are provided.

В работе приведены возможные улучшения двухстадийной модели равновесного распределения транспортных потоков, повышающие качество детализации моделирования и скорость вычисления алгоритмов. Модель состоит из двух блоков, первый блок — модель расчета матрицы корреспонденций, второй блок — модель равновесного распределения транспортных потоков по путям. Равновесием в двухстадийной модели транспортных потоков называют неподвижную точку цепочки из этих двух моделей. Более подробно теория и эксперименты по данной модели были описаны в предыдущих работах авторов. В этой статье в первую очередь рассмотрена возможность сокращения вычислительного времени алгоритма расчета кратчайших путей (в модели стабильной динамики, равновесно распределяющей потоки). В исходном варианте эта задача была выполнена с помощью алгоритма Дийкстры, но, так как после каждой итерации блока распределения транспортных потоков, время, требующееся для прохода по ребру, изменяется не на всех ребрах (и если изменяется, то очень незначительно), во многом этот алгоритм был избыточен. Поэтому были проведены эксперименты с более новым методом, учитывающим подобные особенности, и приведен краткий обзор других ускоряющих подходов для будущих исследований. Эксперименты показали, что в некоторых случаях использование выбранного T-SWSF-алгоритма действительно сокращает вычислительное время. Во вторую очередь в блоке восстановления матрицы корреспонденций алгоритм Синхорна был заменен на алгоритм ускоренного Синхорна (или AAM-алгоритм), что, к сожалению, не показало ожидаемых результатов, расчетное время не изменилось. Инак онец, в третьем и финальном разделе приведена визуализация результатов экспериментов по добавлению платных дорог в двухстадийную модель, что помогло сократить количество перегруженных ребер в сети. Также во введении кратко описана мотивация данных исследований, приведено описание работы двухстадийной модели, а также на маленьком примере с двумя городами разобрано, как с ее помощью выполняется поиск равновесия.

This article describes possible improvements for the simultaneous multi-stage transport model code for speeding up computations and improving the model detailing. The model consists of two blocks, where the first block is intended to calculate the correspondence matrix, and the second block computes the equilibrium distribution of traffic flows along the routes. The first block uses a matrix of transport costs that calculates a matrix of correspondences. It describes the costs (time in our case) of travel from one area to another. The second block presents how exactly the drivers (agents) are distributed along the possible paths. So, knowing the distribution of the flows along the paths, it is possible to calculate the cost matrix. Equilibrium in a two-stage traffic flow model is a fixed point of a sequence of the two described models. Thus, in this paper we report an attempt to influence the calculation speed of Dijkstra’s algorithm part of the model. It is used to calculate the shortest path from one point to another, which should be re-calculated after each iteration of the flow distribution part. We also study and implement the road pricing in the model code, as well as we replace the Sinkhorn algorithm in the calculation of the correspondence matrix part with its faster implementation. In the beginning of the paper, we provide a short theoretical overview of the transport modelling motivation; we discuss current approaches to the modelling and provide an example for demonstration of how the whole cycle of multi-stage transport modelling works.