Численное моделирование роевого алгоритма планирования пути в двухмерной некартографированной среде

This paper examines the effectiveness of swarm path planning algorithms in a two-dimensional unmapped environment. The efficiency criteria are the number of iterations in the path finding process and an assessment of the probability of successfully achieving the goal. During the study, the maximum speed of movement of the swarm and the maximum number of iterations during which it is allowed that the distance to the target does not decrease are changed. It is assumed that each particle can determine the state of the environment in a certain local region. By determining the state we mean determining the presence of an obstacle in a cell of the environment. To solve the problem of local minima, it is proposed to introduce a virtual obstacle at the local minimum point. This approach is generally known. The novelty of this approach lies in the fact that it solves the problem of detecting a local minimum by a swarm of particles. With a single movement, detecting a local minimum is trivial and comes down to checking the movement to previously visited cells. In the group case, a new solution to the problem of detecting a local minimum is required. This article provides a review and analysis of the path planning problem, problem formulation, problem statement, mathematical description of global swarm path planning algorithms with proposed modifications, pseudo-codes of planning algorithms and the results of a numerical study. In the course of numerical studies, the paper presents the criteria for the efficiency of path planning in an environment of 100x100 cells with randomly placed obstacles.Исследуется эффективность роевых алгоритмов планирования пути в двумерной некартографированной среде. В качестве критериев эффективности используется число итераций в процессе поиска пути и оценка вероятности успешного достижения цели. В ходе исследования изменяется максимальная скорость перемещения роя и максимальное число итераций, в течение которых допускается отсутствие уменьшения расстояния до цели. Предполагается, что каждая частица может определять состояние среды в некоторой локальной области. Под определением состояния имеется в виду определение наличия препятствия в ячейке среды. Для решения проблемы локальных минимумов предлагается вводить виртуальное препятствие в точке локального минимума. Данный подход в целом известен. Новизна этого подхода заключается в том, что решается задача обнаружения локального минимума роем частиц. При одиночном движении обнаружение локального минимума тривиально и сводится к проверке движения к ранее посещенным ячейкам. В групповом случае требуется новое решение задачи обнаружения локального минимума. В данной статье приводится обзор и анализ задачи планирования пути, формулировка проблемы, постановка задачи, математическое описание алгоритмов глобального роевого планирования пути с предложенными модификациями, псевдокоды алгоритмов планирования и результаты численного исследования. В ходе численных исследований определены критерии эффективности планирования пути в среде размером 100100 ячеек со случайно размещаемыми препятствиями

A Real-Time Path Planning Algorithm for AUV in Unknown Underwater Environment Based on Combining PSO and Waypoint Guidance

It is a challengeable task to plan multi-objective optimization paths for autonomous underwater vehicles (AUVs) in an unknown environments, which involves reducing travel time, shortening path length, keeping navigation safety, and smoothing trajectory. To address the above challenges, a real-time path planning approach combining particle swarm optimization and waypoint guidance is proposed for AUV in unknown oceanic environments in this paper. In this algorithm, a multi-beam forward looking sonar (FLS) is utilized to detect obstacles and the output data of FLS are used to produce those obstacles’ outlines (polygons). Particle swarm optimization is used to search for appropriate temporary waypoints, in which the optimization parameters of path planning are taken into account. Subsequently, an optimal path is automatically generated under the guidance of the destination and these temporary waypoints. Finally, three algorithms, including artificial potential field and genic algorithm, are adopted in the simulation experiments. The simulation results show that the proposed algorithm can generate the optimal paths compared with the other two algorithms