Pobieranie prezentacji. Proszę czekać

Pobieranie prezentacji. Proszę czekać

Planowanie bezkolizyjnego ruchu w środowisku wielu robotów z wykorzystaniem gier niekooperacyjnych Krzysztof Skrzypczyk, Andrzej Świerniak Politechnika.

Podobne prezentacje


Prezentacja na temat: "Planowanie bezkolizyjnego ruchu w środowisku wielu robotów z wykorzystaniem gier niekooperacyjnych Krzysztof Skrzypczyk, Andrzej Świerniak Politechnika."— Zapis prezentacji:

1 Planowanie bezkolizyjnego ruchu w środowisku wielu robotów z wykorzystaniem gier niekooperacyjnych Krzysztof Skrzypczyk, Andrzej Świerniak Politechnika Śląska ? R L L S S R R L L S S R OWD 2003

2 Plan referatu: 1. Sformułowanie problemu planowania 2. Modelowanie a)dyskretyzacja przestrzeni decyzyjnej b)wyznaczenie funkcji kosztów 3. Rozwiązanie bazujące na grach niekooperacyjnych 4. Wyniki symulacyjne 5. Podsumowanie

3 Sformułowanie problemu System wyznaczania pozycji obiektów Robot 1 Robot 2 Robot N Zadanie nawigacyjne + T1 + T2 + TN O1

4 Sformułowanie problemu: Danych jest N robotów R 1,R 2,... R N i M przeszkód O 1,O 2,... O N umieszczonych we wspólnej przestrzeni roboczej W. P ołożenie i orientacja i -tego robota: Przy czym orientacja przeszkody estymowana jest na bazie informacji o położeniu przeszkody w chwili t i t-1: Natomiast położenie i orientacja i -tej przeszkody:

5 Sterowanie danym robotem odbywa się przez zmianę jego prędkości kątowej i liniowej. Zapiszmy sterowanie i-tego robota jako wektor: Dyskretyzując przestrzeń sterowań otrzymujemy skończony zbiór działań (decyzji) U i, które mogą być podejmowane przez i -ty robot: Sformułowanie problemu: Cel nawigacyjny i-tego robota:

6 Sformułowanie problemu: Celem systemu jest wybór w każdej chwili t, zbioru decyzji (sterowań) S: Które wykonane przez każdego z robotów zapewnią bezkolizyjne przybliżenie tychże robotów do ich celów nawigacyjnych.

7 Modelowanie- założenia dana jednostka ma dostęp do informacji o położeniu pozostałych jednostek oraz ich zdolnościach lokomocyjnych (działaniach). brak jest komunikacji pomiędzy poszczególnymi jednostkami oraz role poszczególnych jednostek są symetryczne (podejmują decyzje w tych samych chwilach czasowych). Korzystając z tych założeń modelujemy proces planowania ruchu jako N -osobową grę macierzową o sumie niezerowej. Nawigacja robotów we wspólnym środowisku ma charakter procesu o sumie niezerowej, gdyż sprzeczność interesów ma miejsce tylko na pewnych płaszczyznach decyzyjnych (tylko pewne posunięcia są ze sobą w konflikcie inne natomiast nie).

8 Modelowanie- preselekcja prędkości liniowej Dyskretyzacja przestrzeni sterowań tylko ze względu na prędkość kątową: Prędkość liniowa v i ustalana jest jako funkcja oległości robota do jego celu i odległości do najbliższej przeszkody: Gdzie v opt,i to preferowana prędkość linowa, a w g i w t współczynniki wpływu najbliższego obiektu i celu nawigacyjnego:

9 Załóżmy, że N robotów operuje we wspólnej przestrzeni roboczej. Ponadto w tejże przestrzeni znajduje się M ruchomych przeszkód. Aby zamodelować problem jako N osobową grę w postaci normalnej należy znaleźć dla każdego z graczy (robotów) funkcję kosztów: gdzie oznacza decyzję (sterowanie) wykonane przez i -ty robot, polegającą na wyborze k -tego elementu ze zbioru U i Modelowanie-wyznaczanie funkcji kosztów

10 Modelowanie -wyznaczanie funkcji kosztów Do wyznaczenia funkcji kosztów wykorzystano ideę sztucznych potencjałów zgodnie z którą robot poddany jest działaniu wirtualnych sił odpychających robot od przeszkód i przyciągających go do celu. Cel Siła odpychająca Siła przyciągająca Wypadkowa siła działająca na robot

11 Modelowanie -wyznaczanie funkcji kosztów Wartość siły przyciągającej, działającej na i-ty robot po wykonaniu przez niego działania k: Gdzie jest predykowaną odległością i-tego robota do celu, po czasie t: a :

12 Modelowanie -wyznaczanie funkcji kosztów Siła odpychająca, działająca na i-ty robot jest sumą wektorową sił generowanych przez pozostałe roboty i przeszkody: Gdzie: Oraz:

13 Modelowanie -wyznaczanie funkcji kosztów Wypadkowa siła, której działaniu poddany jest i-ty robot jest sumą wektorową sił odpychających i siły przyciągającej: Funkcja kosztów dla i-tego robota wyznaczana jest jako rzut siły F i wybrany przez robot kierunek ruchu :

14 Rozwiązanie problemu Rozwiązaniem problemu planowania jest zbiór działań (ruchów), dla którego koszty ponoszone przez poszczególne jednostki są dla nich satysfakcjonujące. Zakładając dążenie wszystkich jednostek do ponoszenia jak najmniejszych kosztów można poszukiwać rozwiązania jako punktu równowagi zgodnie z koncepcją zaproponowaną przez Nasha:

15 W przypadku braku istnienia punktu równowagi możemy poszukiwać rozwiązania problemu jako rozwiązania minimaxowego: Rozwiązanie problemu

16 W przypadku istnienia więcej niż jednego rozwiązania istnieje problem jednoznacznego wyboru.W ogólnym przypadku jest to zagadnienie złożone. W naszym przypadku jednak zadanie uprościć wprowadzając tzw. hierarchię wtórną: Rozwiązanie problemu Rozwiązanie 1 Rozwiązanie 2 Rozwiązanie K R1R1 RNRN RlRl K-elementowy rozwiązań pierwotnego problemu niekooperacyjnego Wybór na danym etapie robota lidera Wybór rozwiązania najlepszego dla lidera Rozwiązanie b

17 W przypadku istnienia więcej niż jednego rozwiązania istnieje problem jednoznacznego wyboru.W ogólnym przypadku jest to zagadnienie złożone. W naszym przypadku jednak zadanie uprościć wprowadzając tzw. hierarchię wtórną: Rozwiązanie problemu Rozwiązanie 1 Rozwiązanie 2 Rozwiązanie K R1R1 RNRN RlRl K-elementowy rozwiązań pierwotnego problemu niekooperacyjnego Wybór na danym etapie robota lidera Wybór rozwiązania najlepszego dla lidera Rozwiązanie b

18 Symulacja 1 - wpływ wzmocnienia k a siły przyciągającej Zbiory sterowań: Preferowane prędkości liniowe: Odstęp pomiędzy kolejnymi sterowaniami: t=0.2 [s]

19 k a =350, k r =100

20 k a =1000, k r =100

21 Symulacja 2- wpływ wzmocnienia k r sił odpychających Zbiory sterowań: Preferowane prędkości liniowe: Odstęp pomiędzy kolejnymi sterowaniami: t=0.2 [s]

22 k a =550, k r =100

23 k a =550, k r =200

24 Symulacja 3 - działanie systemu w obecności ruchomych przeszkód : k a =550, k r =100

25 Podsumowanie Na podstawie przeprowadzonych symulacji można stwierdzić, iż proponowana metoda daje poprawne wyniki (w ramach przyjętych założeń) Istnieje konieczność doboru współczynników sił odpychających i przyciągaj ących – potrzeba zbadania możliwości zastosowania metod adaptacyjnych do ich doboru Powiększanie liczby możliwych decyzji poprawia skuteczność metody z jednej strony, z drugiej natomiast powoduje wzrost kosztów obliczeniowych, co w efekcie może dyskwalifikować ją z zastosowań on-line. Należy zbadać możliwość adaptacyjnego doboru zbiorów decyzyjnych.


Pobierz ppt "Planowanie bezkolizyjnego ruchu w środowisku wielu robotów z wykorzystaniem gier niekooperacyjnych Krzysztof Skrzypczyk, Andrzej Świerniak Politechnika."

Podobne prezentacje


Reklamy Google