Solving the potential field local minimum problem using internal agent states

We propose a new, extended artificial potential field method, which uses dynamic internal agent states. The internal states are modelled as a dynamical system of coupled first order differential equations that manipulate the potential field in which the agent is situated. The internal state dynamics are forced by the interaction of the agent with the external environment. Local equilibria in the potential field are then manipulated by the internal states and transformed from stable equilibria to unstable equilibria, allowiong escape from local minima in the potential field. This new methodology successfully solves reactive path planning problems, such as a complex maze with multiple local minima, which cannot be solved using conventional static potential fields

Potential field based navigation for planetary rovers using internal states

The work in this paper aims to introduce analysis and applications for the internal state model which is a new model for a swarm of rovers interacting via pair-wise attractive and repulsive potentials. The internal state model updates the state of the art in overcoming the local minima problem through solving the problem with comparatively lower computation cost than other methods. The simulations results show that using the internal state model, a swarm of planetary rovers, rather than moving in a static potential field, are able to manipulate the potential according to their estimation of whether they are moving towards or away from the goal, which allows them to escape from and maneuver around a local minimum in the potential field to reach a goal. An application of a swarm of rovers to solve the problem for different shaped obstacles is introduced to show the efficiency of the model. The model proves stable convergence to a goal and provides similarities with the behaviour of real groups of animals

Internal agent states : experiments using the swarm leader concept

In recent years, an understanding of the operating principles and stability of natural swarms has proven to be a useful tool for the design and control of artificial robotic agents. Many robotic systems, whose design or control principals are inspired by behavioural aspects of real biological systems such as leader-follower relationship, have been developed. We introduced an algorithm which successfully enhances the navigation performance of a swarm of robots using the swarm leader concept. This paper presents some applications based on that work using the simulations and experimental implementation using a swarming behaviour test-bed at the University of Strathclyde. Experimental and simulation results match closely in a way that confirms the efficiency of the algorithm as well as its applicability

Wall following to escape local minima for swarms of agents using internal states and emergent behaviour

Natural examples of emergent behaviour, in groups due to interactions among the group's individuals, are numerous. Our aim, in this paper, is to use complex emergent behaviour among agents that interact via pair-wise attractive and repulsive potentials, to solve the local minima problem in the artificial potential based navigation method. We present a modified potential field based path planning algorithm, which uses agent internal states and swarm emergent behaviour to enhance group performance. The algorithm is used successfully to solve a reactive path-planning problem that cannot be solved using conventional static potential fields due to local minima formation. Simulation results demonstrate the ability of a swarm of agents to perform problem solving using the dynamic internal states of the agents along with emergent behaviour of the entire group

An emergent wall following behaviour to escape local minima for swarms of agents

Natural examples of emergent behaviour, in groups due to interactions among the group's individuals, are numerous. Our aim, in this paper, is to use complex emergent behaviour among agents that interact via pair-wise attractive and repulsive potentials, to solve the local minima problem in the artificial potential based navigation method. We present a modified potential field based path planning algorithm, which uses agent internal states and swarm emergent behaviour to enhance group performance. The algorithm is used successfully to solve a reactive path-planning problem that cannot be solved using conventional static potential fields due to local minima formation. Simulation results demonstrate the ability of a swarm of agents to perform problem solving using the dynamic internal states of the agents along with emergent behaviour of the entire group

Метод оптимизации траектории мобильного робота в поле источников-репеллеров

Рассматривается процедура корректировки траектории движения робототехнической платформы (РТП) на плоскости с целью снижения вероятности её поражения/обнаружения в поле конечного числа источников-репеллеров. Каждый из таких источников описан математической моделью некоторого фактора противодействия целостности или скрытности РТП. Указанная процедура основана, с одной стороны, на понятии характерной вероятностной функции системы источников-репеллеров, позволяющем оценивать степень влияния этих источников на движущуюся РТП. Из этого понятия вытекает используемая здесь в качестве показателя оптимизации целевой траектории вероятность её успешного прохождения. С другой стороны, эта процедура базируется на решении локальных оптимизационных задач, позволяющих корректировать отдельные участки исходной траектории с учетом нахождения в их окрестностях конкретных источниковрепеллеров с заданными параметрами. Каждый из таких источников характеризуется потенциалом, частотой воздействия, радиусом действия и параметрами спада поля. Корректировка траектории происходит итерационно и учитывает целевое значение вероятности прохождения. Основным ограничением на вариацию исходной траектории является максимально допустимое отклонение измененной траектории от исходной. Если такого ограничения нет, то задача может потерять смысл, поскольку тогда можно выделить область, охватывающую все препятствия и источники, и обойти её по периметру. Поэтому осуществляется поиск такого локального экстремума, который соответствует допустимой кривой в смысле указанного ограничения. Предлагаемая в настоящей работе итерационная процедура позволяет проводить поиск соответствующих локальных максимумов вероятности прохождения РТП в поле нескольких произвольно расположенных и ориентированных источников в некоторой окрестности исходной траектории. Вначале ставится и решается задача оптимизации траектории при условии движения в поле одного источника с областью действия в виде кругового сектора, затем полученный результат распространяется на случай нескольких аналогичных источников. Основной проблемой исследования является выбор общего вида функционала в каждой точке исходной кривой, а также его коэффициентов настройки. Показано, что выбор этих коэффициентов настройки есть адаптивная процедура, входными переменными которой являются характерные геометрические величины, описывающие текущую траекторию в поле источников. Для устранения осцилляций, возникающих вследствие локальности предлагаемой процедуры, применяются стандартные процедуры медианного сглаживания. Результаты моделирования показывают высокую эффективность предложенной процедуры для корректировки ранее спланированной траектории

Метод оптимизации траектории мобильного робота в поле источников-репеллеров

The article discusses the procedure for correcting the trajectory of a robotic platform (RTP) on a plane in order to reduce the probability of its defeat/detection in the field of a finite number of repeller sources. Each of these sources is described by a mathematical model of some factor of counteraction to the RTP. This procedure is based, on the one hand, on the concept of a characteristic probability function of a system of repeller sources, which allows us to assess the degree of influence of these sources on the moving RTP. From this concept follows the probability of its successful completion used here as a criterion for optimizing the target trajectory. On the other hand, this procedure is based on solving local optimization problems that allow you to correct individual sections of the initial trajectory, taking into account the location of specific repeller sources with specified parameters in their vicinity. Each of these sources is characterized by the potential, frequency of impact, radius of action, and parameters of the field decay. The trajectory is adjusted iteratively and takes into account the target value of the probability of passing. The main restriction on the variation of the original trajectory is the maximum allowable deviation of the changed trajectory from the original one. If there is no such restriction, then the task may lose its meaning, because then you can select an area that covers all obstacles and sources, and bypass it around the perimeter. Therefore, we search for a local extremum that corresponds to an acceptable curve in the sense of the specified restriction. The iterative procedure proposed in this paper allows us to search for the corresponding local maxima of the probability of RTP passage in the field of several randomly located and oriented sources, in some neighborhood of the initial trajectory. First, the problem of trajectory optimization is set and solved under the condition of movement in the field of single source with the scope in the form of a circular sector, then the result is extended to the case of several similar sources. The main problem of the study is the choice of the General form of the functional at each point of the initial curve, as well as its adjustment coefficients. It is shown that the selection of these coefficients is an adaptive procedure, the input variables of which are characteristic geometric values describing the current trajectory in the source field. Standard median smoothing procedures are used to eliminate oscillations that occur as a result of the locality of the proposed procedure. The simulation results show the high efficiency of the proposed procedure for correcting the previously planned trajectory.Рассматривается процедура корректировки траектории движения робототехнической платформы (РТП) на плоскости с целью снижения вероятности её поражения/обнаружения в поле конечного числа источников-репеллеров. Каждый из таких источников описан математической моделью некоторого фактора противодействия целостности или скрытности РТП. Указанная процедура основана, с одной стороны, на понятии характерной вероятностной функции системы источников-репеллеров, позволяющем оценивать степень влияния этих источников на движущуюся РТП. Из этого понятия вытекает используемая здесь в качестве показателя оптимизации целевой траектории вероятность её успешного прохождения. С другой стороны, эта процедура базируется на решении локальных оптимизационных задач, позволяющих корректировать отдельные участки исходной траектории с учетом нахождения в их окрестностях конкретных источниковрепеллеров с заданными параметрами. Каждый из таких источников характеризуется потенциалом, частотой воздействия, радиусом действия и параметрами спада поля. Корректировка траектории происходит итерационно и учитывает целевое значение вероятности прохождения. Основным ограничением на вариацию исходной траектории является максимально допустимое отклонение измененной траектории от исходной. Если такого ограничения нет, то задача может потерять смысл, поскольку тогда можно выделить область, охватывающую все препятствия и источники, и обойти её по периметру. Поэтому осуществляется поиск такого локального экстремума, который соответствует допустимой кривой в смысле указанного ограничения. Предлагаемая в настоящей работе итерационная процедура позволяет проводить поиск соответствующих локальных максимумов вероятности прохождения РТП в поле нескольких произвольно расположенных и ориентированных источников в некоторой окрестности исходной траектории. Вначале ставится и решается задача оптимизации траектории при условии движения в поле одного источника с областью действия в виде кругового сектора, затем полученный результат распространяется на случай нескольких аналогичных источников. Основной проблемой исследования является выбор общего вида функционала в каждой точке исходной кривой, а также его коэффициентов настройки. Показано, что выбор этих коэффициентов настройки есть адаптивная процедура, входными переменными которой являются характерные геометрические величины, описывающие текущую траекторию в поле источников. Для устранения осцилляций, возникающих вследствие локальности предлагаемой процедуры, применяются стандартные процедуры медианного сглаживания. Результаты моделирования показывают высокую эффективность предложенной процедуры для корректировки ранее спланированной траектории

Optimization of mobile robot movement on a plane with finite number of repeller sources

The paper considers the problem of planning a mobile robot movement in a conflict environment, which is characterized by the presence of areas that impede the robot to complete the tasks. The main results of path planning in the conflict environment are considered. Special attention is paid to the approaches based on the risk functions and probabilistic methods. The conflict areas, which are formed by point sources that create in the general case asymmetric fields of a continuous type, are observed. A probabilistic description of such fields is proposed, examples of which are the probability of detection or defeat of a mobile robot. As a field description, the concept of characteristic probability function of the source is introduced; which allows us to optimize the movement of the robot in the conflict environment. The connection between the characteristic probability function of the source and the risk function, which can be used to formulate and solve simplified optimization problems, is demonstrated. The algorithm for mobile robot path planning that ensures the given probability of passing the conflict environment is being developed. An upper bound for the probability of the given environment passing under fixed boundary conditions is obtained. A procedure for optimizing the robot path in the conflict environment is proposed, which is characterized by higher computational efficiency achieved by avoiding the search for an exact optimal solution to a suboptimal one. A procedure is proposed for optimizing the robot path in the conflict environment, which is characterized by higher computational efficiency achieved by avoiding the search for an exact optimal solution to a suboptimal one. The proposed algorithms are implemented in the form of a software simulator for a group of ground-based robots and are studied by numerical simulation methods

Методы планирования пути в среде с препятствиями (обзор)

Planning the path is the most important task in the mobile robot navigation. This task involves basically three aspects. First, the planned path must run from a given starting point to a given endpoint. Secondly, it should ensure robot’s collision-free movement. Thirdly, among all the possible paths that meet the first two requirements it must be, in a certain sense, optimal.Methods of path planning can be classified according to different characteristics. In the context of using intelligent technologies, they can be divided into traditional methods and heuristic ones. By the nature of the environment, it is possible to divide planning methods into planning methods in a static environment and in a dynamic one (it should be noted, however, that a static environment is rare). Methods can also be divided according to the completeness of information about the environment, namely methods with complete information (in this case the issue is a global path planning) and methods with incomplete information (usually, this refers to the situational awareness in the immediate vicinity of the robot, in this case it is a local path planning). Note that incomplete information about the environment can be a consequence of the changing environment, i.e. in a dynamic environment, there is, usually, a local path planning.Literature offers a great deal of methods for path planning where various heuristic techniques are used, which, as a rule, result from the denotative meaning of the problem being solved. This review discusses the main approaches to the problem solution. Here we can distinguish five classes of basic methods: graph-based methods, methods based on cell decomposition, use of potential fields, optimization methods, фтв methods based on intelligent technologies.Many methods of path planning, as a result, give a chain of reference points (waypoints) connecting the beginning and end of the path. This should be seen as an intermediate result. The problem to route the reference points along the constructed chain arises. It is called the task of smoothing the path, and the review addresses this problem as well.Планирование пути — важнейшая задача в области навигации мобильных роботов. Эта задача включает в основном три аспекта. Во-первых, спланированный путь должен пролегать от заданной начальной точки к заданной конечной точке. Во-вторых, этот путь должен обеспечивать движение робота с обходом возможных препятствий. В-третьих, путь должен среди всех возможных путей, удовлетворяющих первым двум требованиям, быть в определенном смысле оптимальным.Методы планирования пути можно классифицировать по разным признакам. В контексте использования интеллектуальных технологий их можно разделить на традиционные методы и эвристические методы. По характеру окружающей обстановки можно разделить методы планирования на методы планирования в статической окружающей среде и в динамической среде (следует, однако, отметить, что статическая окружающая среда редко встречается на практике). Методы также можно разделить по полноте информации об окружающей среде: методы с полной информацией (в таком случае говорят о глобальном планировании пути) и методы с неполной информацией (обычно речь идет о знании обстановки в непосредственной близости от робота, в этом случае речь идет о локальном планировании пути). Отметим, что неполная информация об окружающей среде может быть следствием меняющейся обстановки, т.е. в условиях динамической среды планирование пути, как правило, локальное.В литературе предложено большое количество методов планирования пути, в которых используются различные эвристические приемы, вытекающие, как правило, из содержательного смысла решаемой задачи. В настоящем обзоре  рассматриваются основные подходы к решению задачи. Здесь можно выделить пять классов основных методов: методы на основе графов, методы на основе клеточной декомпозиции, использование потенциальных полей, оптими­зационные методы, методы на основе интеллектуальных технологий.Многие методы планирования пути в качестве результата дают цепь опорных точек (путевых точек), соединяющую начало и конец пути. Это следует рассматривать как промежуточный результат. Возникает задача прокладки пути вдоль построенной цепи опорных точек, называемая задачей сглаживания пути. Этой задаче в обзоре также уделено внимание