Comparison of path planning algorithms
- Global styles
- Apa
- Bibtex
- Chicago Fullnote
- Help
Abstract
Güzergah planlama problemleri bir gok alanda karşimiza çikmaktadir. Ornegin, robotik, montaj analizi, sanal prototip uretimi, ilaç tasanmi, üretim, ve bilgisayar animasyonlan bu alanlardan bazilandir. Guzergah planlama algoritmalan, başlangic konfigiirasyondan amaç konfigiirasyona siirekliligi olan bir sira liesaplasim saglamaktadir. Bir giizergahın planlamasi çeşitli sinirlamalan içermektedir, ornegin bulunan yol sayesinde robot hig bir engele çarpmamalidir.Tepkisel algoritma olarak kullamlan APF algorithmasinin geliştirilmiş modeli robot koordinasyonunda en başanli algoritmadir. Bu algoritma 250 robotun koordinasyonunu kolaylıkla saglarken, RRT Connect algoritmasi, sadece 40 robota kadar biiyiik masraflarla eşgudiim yapabilmektedir. Diger duşiinen algorithmalar RRT, PRM ve Lazy PRM algoritmasi ise sadece 20 robota kadar koordinasyon yapabilmektedir. Robot koordinasyonunda tepkisel algorithmalar daha basarili olurken, eger ortam bolgesel minimumlar igeriyorsa diisiinen algoritmalann kullamlmasi kagimlmazdir.Ozellikle dinamik ortamlarda miskin algoritmalann kullamlmasi kullamlan kaynak ve geçen zamam azaltmaktadir. Coklu robotlar igin giizergah planlarken merkezi olmayan yaklaşimlar veya kismi gruplamalar yapmak daha biiyiik başanmlar goster-mektedir. Merkezi yaklaşimlarda ihtiyag duyulan zaman ve kaynak iissel artarken, merkezi olmayan yaklaşimlarda dogrusal arttigi igin, ortamdaki idare edilen robot sayisi arttigi zaman merkezi olmayan yaklaşimlan kullanmak bir gereksinim haline gelmek-tedir. Robotlan kismi kiimelemek, ihtiyag duyulan kaynaklar yaklaşik dogrusal arttigi ve yakm robotlar merkezi anlamda idare edildigi igin en iyi sonuçlan vermektedirler. Path planning problems arise in many different fields such as; robotics, assembly analysis, virtual prototyping, pharmaceutical drug design, manufacturing, and computer animation. Path planning algorithms aim to solve problems that involve computing a continuous sequence, a path, of configurations between an initial and goal configuration. Planning of a path involves some constraints, such as computing a collision-free path.We compared various path planning and navigation algorithms. As reactive algorithm, an improved version of Artificial Potential Field (APF) algorithm is used. In robot coordination this algorithm is the superior algorithm. It coordinates 250 robots easily. Whereas deliberative algorithms, such as Rapidly-exploring Random Tree Connect (RRT Connect) algorithm, can only coordinate 40 robots with high costs. The other deliberative algorithms, Rapidly-exploring Random Tree (RRT), Probabilistic Roadmap (PRM) and Lazy Probabilistic Roadmap (Lazy PRM), could not coordinate more than 20 robots within feasible resource and time limits in our tests. In robot coordination reactive algorithms are more successful, but, when the environment contains local minima, using a deliberative algorithm is inevitable.In path planning for multiple robots, decentralized approaches, or partially grouping of the robots show better performances. As the number of the controlled robots in the environment increases, using decentralized approaches becomes a requirement, because the amount of the required time and the resources increases exponentially in centralized approaches, but linearly in decentralized approaches. Partially grouping of the robots gives the best performance results, because the resource requirements increase nearly linear, and nearby robots are controlled in centralized manner.
Collections