Planiranje poti avtonomnega vozila pri parkiranjuNIKOLOVSKA, KRISTINA (Avtor) Klančar, Gregor (Mentor) mobilni robotialgoritem za parkiranjealgoritem za planiranje potiAGVavtonomna vozilaavtomatizirana skladiščaavtonomno parkiranje.Z razvojem avtomatsko vodenih vozil (AGV) in avtomatiziranih skladišč se je razvila potreba po razvoju algoritmov za avtonomno planiranje poti in tudi avtonomnem planiranju poti za parkiranje. Eden od ključnih problemov pri procesu parkiranja je planiranje poti. V tej študiji bo prikazano reševanje problema poti parkiranja štirikolesnega vozila AGV. V teoretičnem delu so predstavljeni trije algoritmi za planiranje poti: Dubinsove poti, RRT (ang. Rapidly-exploring random tree) algoritem in algoritem za iskanje poti s pomočjo krožnih lokov. V praktičnem delu je narejena študija algoritma za iskanje poti s pomočjo krožnih lokov, sam algoritem je implementiran in testiran v simulacijskem okolju. Glavni poudarek je na testiranju delovanja tega algoritma in predstavitvi rezultatov simulacije. Pot, ki povezuje začetno pozicijo AGV s končno pozicijo je sestavljena iz krožnih lokov. Algoritem je testiran v simulacijskem okolju, kjer so dimenzije parkirnega prostora in AGV-ja v naprej določene. Na začetku algoritem najde več kot eno končno krožnico, ki povezuje začetno in končno pozicijo AGV-ja. Krožnica, ki je izbrana kot končna izpolnjuje dva pogoja: radij končnega kroga mora bit večji od radija obračanja (Rturn) AGV-ja in tangentna točka med končno krožnico in krožnico obračanja AGV-ja mora bit nad X-osjo lokalnega koordinatnega sistema. Predlagani algoritem zagotavlja praktično metodo načrtovanja poti brez računsko zamudnega računanja, prav tako pa je sposoben najti končno pot iz katerekoli začetne pozicije AGV-ja. V tej študiji je bilo pokazano, da se dolžina poti spreminja s spreminjanjem naslednjih parametrov: pozicija in orientacija AGV-ja, krmilni kot, parkiranje naprej ali vzvratno. Narejeni so bili štirje optimizacijski algoritmi. Prvi dva algoritma optimirata pozicijo in orientacijo AGV-ja, če poznamo njegov krmilni kot theta. S to optimizacijo dobimo najboljše območje, kjer se lahko parkirni proces začne in tudi najboljšo orientacijo AGV-ja za parkiranje. Tretji algoritem optimira krmilni kot theta, kjer imamo podano začetno pozicijo in orientacijo AGV-ja. S to optimizacijo dobimo krmilni kot, s katerim pridemo do najbolj optimalne (najkrajše) poti. Pri zadnji optimizaciji se preveri način parkiranja (naprej ali vzvratno) s katerim pridemo do najbolj optimalne (najkrajše) poti. S pomočjo vseh optimizacij je bilo ugotovljeno, da je pot najkrajša, ko je začetna pozicija AGV-ja tudi tangenta točka med končno krožnico in krožnico obračanja AGV-ja. Dobra stran algoritma je, da vedno najde pot. Z uporabo različnih vrst optimizacije lahko pot prilagodimo glede na potrebe uporabnika (optimalno pot, ki pomeni najkrajšo pot, ali pot z določenim številom manevrov ali druge).Nadaljnji razvoj algoritma bi lahko vseboval testiranje na realnem primeru v realnem okolju.20192019-07-01 10:16:07Magistrsko delo/naloga108389VisID: 45563sl