Розробка автономної навігації в неструктурованому середовищі: вплив впровадження алгоритму планування шляху на автономному транспортному засобі

Abstract

The path planning system has been identified as an efficient method for optimizing navigation, reducing energy consumption, and ensuring safety in autonomous vehicles. Various studies have been conducted on algorithms such as Ant Colony Optimization (ACO), Artificial Potential Field (APF), and the A* algorithm. However, only a few studies have evaluated the effectiveness of each of these algorithms, especially for autonomous vehicles implemented in real-road scenarios. Thus, this study aims to assess the effectiveness of ACO, APF, and A* in identifying the optimal path, computational efficiency, and execution time for generating routes in an autonomous vehicle. Experiments were conducted using road coordinate data from the Universitas Sriwijaya campus, representing suburban road conditions in Indonesia. The results showed that the A* algorithm excels in finding optimal routes, with an average path length of 0.48 km and a 100 % success rate. This is due to its heuristic, Euclidean-based approach. Meanwhile, ACO achieved an average path length of 0.57 km with a 100 % success rate, whereas APF achieved 0.36 km with a 41 % success rate. ACO demonstrated varied route performance due to its probabilistic nature, while APF generated paths more quickly but often failed in complex environments due to local minimum traps. Regarding computation time, an increase in distance leads to a longer route formation time for APF and A*, respectively. However, in ACO, route distance does not directly determine the time required for route formation, as the algorithm incorporates a probability factor in the process. This study confirms that A* is more optimal for global path planning, whereas APF is better suited for local path planning. These findings provide valuable insights into the development of autonomous vehicle navigation in unstructured environmentsСистема планування шляху була визначена як ефективний метод для оптимізації навігації, зниження споживання енергії та забезпечення безпеки в автономних транспортних засобах. Були проведені різні дослідження таких алгоритмів, як оптимізація мурашиної колонії (ОМК), штучне потенційне поле (ШПП) і алгоритм A*. Однак лише кілька досліджень оцінили ефективність кожного з цих алгоритмів, особливо для автономних транспортних засобів, реалізованих у сценаріях реальної дороги. Таким чином, це дослідження спрямоване на оцінку ефективності ОМК, ШПП і A* у визначенні оптимального шляху, обчислювальної ефективності та часу виконання для створення маршрутів в автономному транспортному засобі. Експерименти проводилися з використанням даних про координати доріг із кампусу Universitas Sriwijaya, які відображали умови приміських доріг в Індонезії. Результати показали, що алгоритм A* чудово підходить для пошуку оптимальних маршрутів із середньою довжиною шляху 0,48 км і 100 % успіхом. Це пов’язано з його евристичним, евклідовим підходом. Водночас ОМК досяг середньої довжини шляху 0,57 км із 100 % успіхом, тоді як ШПП досяг 0,36 км із 41 % успіхом. ОМК продемонстрував різноманітну продуктивність маршруту завдяки своїй ймовірнісній природі, тоді як ШПП генерував шляхи швидше, але часто не вдавався в складних середовищах через локальні мінімальні пастки. Що стосується часу обчислення, збільшення відстані призводить до довшого часу формування маршруту для ШПП і A* відповідно. Однак у ОМК відстань маршруту безпосередньо не визначає час, необхідний для формування маршруту, оскільки алгоритм включає в процес фактор імовірності. Це дослідження підтверджує, що A* є більш підходящим для глобального планування шляху, тоді як ШПП краще підходить для локального планування шляху. Ці висновки дають цінну інформацію про розвиток автономної навігації транспортних засобів у неструктурованих середовища