Physical A*: Graph-Based Search Algorithm for Robot Navigation On-the-Go
dc.contributor.advisor | Matiisen, Tambet | |
dc.contributor.author | Shrestha, Anish | |
dc.contributor.other | Tartu Ülikool. Loodus- ja täppisteaduste valdkond | et |
dc.contributor.other | Tartu Ülikool. Tehnoloogiainstituut | et |
dc.date.accessioned | 2025-03-11T18:18:04Z | |
dc.date.available | 2025-03-11T18:18:04Z | |
dc.date.issued | 2024 | |
dc.description | Robotnavigeerimist käsitletakse tavaliselt trajektoori planeerimise ülesandena, mis toetub varem loodud kaardile. Varasem kaardistamine võib aga olla probleemne näiteks militaar ja pääste kasutusjuhtude puhul. Antud töö pakub nende olukordade jaoks välja lahenduse, mis põhineb kahetasemelisel planeerimis- ja navigeerimisalgoritmil nimega Füüsiline A*. Füüsiline A* on sarnane klassikalisele A* graafi läbimise algoritmile, ainult et graafi laiendamiseks läbib robot graafi tippe reaalselt, füüsilises maailmas. Madalama taseme planeerija pakub välja potentsiaalseid järgmiseid teekonnapunkte, milleni viib takistustevaba tee. Kõrgema taseme planeerija hindab tõenäosust, millise teekonnapunkti kaudu jõuaks kõige kiiremini sihtkohani. Kombineerides omavahel teekonnapunkti sõitmise teepikkust ja teekonnapunktist sihtkohta jõudmise hinnangut valib Füüsiline A* välja kõige optimaalsema teekonnapunkti järgmiseks külastuseks. Järk-järguline teekonnapunktide külastamine algoritmiliselt optimaalses järjekorras viib roboti lõpuks sihtkohta. | |
dc.description.abstract | Robot navigation is commonly viewed as a trajectory planning problem, relying on a preexisting map. However, the availability of a prior map can be problematic, especially in military or rescue scenarios. This thesis elaborates on the concept of a two-level planning and navigation algorithm called physical A* to address this problem, focusing typically in use cases where a prior map is not known. Physical A* is an A* graph traversal where the robot physically drives along the nodes of the graph. The graph is constructed on-the-go. A lower level planning component proposes multiple waypoints stored as graph nodes. A higher level planner, with a broader understanding of the geographical or spatial context computes the goal heuristic for these nodes. Based on the goal heuristic, the waypoint with least cost is selected to explore towards the goal. Physical A* mainly concentrates on exploring the waypoints that would lead the robot towards the goal in the most optimal form. | |
dc.identifier.uri | https://hdl.handle.net/10062/107721 | |
dc.language.iso | en | |
dc.publisher | Tartu Ülikool | et |
dc.rights | Attribution-NonCommercial-NoDerivs 3.0 Estonia | en |
dc.rights.uri | http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/3.0/ee/ | |
dc.subject | robot navigation | |
dc.subject | trajectory planning | |
dc.subject | physical A* | |
dc.subject | graph traversal | |
dc.subject | goal heuristic | |
dc.subject.other | magistritööd | et |
dc.title | Physical A*: Graph-Based Search Algorithm for Robot Navigation On-the-Go | |
dc.title.alternative | Füüsiline A*: graafil põhinev otsingualgoritm ilma kaardita navigeerimiseks | |
dc.type | Thesis | en |
Failid
Originaal pakett
1 - 1 1