RUS  ENG
Полная версия
ЖУРНАЛЫ // Управление большими системами // Архив

УБС, 2022, выпуск 98, страницы 60–78 (Mi ubs1115)

Управление подвижными объектами и навигация

Функционально-воксельное моделирование областей столкновения роботов

А. А. Сычева, А. В. Толок

ФГБУН Институт проблем управления им. В.А. Трапезникова РАН, Москва

Аннотация: Задачи избегания столкновения агентов при движении постоянно возникают в мультиагентных системах с децентрализованным управлением. Сложность в адаптации данных алгоритмов к реализации на мобильных платформах заключается в возрастающем объеме вычислений при увеличении количества рассматриваемых агентов. Решение данной задачи требует применения более простых вычислительных схем и соответствующих моделей. Классический алгоритм избегания столкновений ORCA основывается на взаимном расчете полуплоскостей возможного столкновения для каждой пары роботов-агентов, что является самым вычислительно затратным этапом алгоритма. Функционально-воксельный метод позволяет хранить в графических образах необходимые локальные геометрические характеристики искомой области, а также проводить большую часть расчетов заранее, благодаря чему возможно упростить проводимые вычисления и ускорить работу алгоритма. В статье предложено построение функционально-воксельной модели искомой геометрической области возможных столкновений агентов посредством интерполяции контура области с помощью кривых Безье. Локальное геометрическое моделирование кривых Безье осуществляется посредством нулевого отрезка на положительной области. Для моделирования динамического случая разработанной статической функционально-воксельной модели предложена четырехмерная графическая модель, осуществляющая распределение результатов моделирования статических случаев в пространственно-временных характеристиках.

Ключевые слова: кривая Безье, мультиагентная система, функционально-воксельное моделирование, ORCA.

УДК: 004.9
ББК: 32.97

Поступила в редакцию: 28 октября 2021 г.
Опубликована: 31 июля 2022 г.

DOI: 10.25728/ubs.2022.98.4



© МИАН, 2026