Сравнительный анализ алгоритмов глобального планирования траекторий для автономных строительных машин на основе методов «звезда А» и генетических алгоритмов
Мусливец М.А.
Санкт-Петербургский государственный архитектурно-строительный университет, Санкт-Петербург
Ключевые слова: автономные строительные машины, глобальное планирование траектории, неструктурированные среды, безопасность движения, эффективность навигации, строительная робототехника, сравнительный анализ алгоритмов.
Аннотация. В статье представлено исследование алгоритмов глобального планирования траекторий для автономных строительных машин в условиях неструктурированной среды строительных площадок. Основной фокус работы направлен на сравнительный анализ двух принципиально различных подходов, алгоритма A-звезда и генетического алгоритма. Рассмотрены их эффективности, безопасности и применимости для различных типов строительной техники. Анализируются особенности работы каждого алгоритма применительно к двум типам автономных строительных машин: грузовику с прицепом и гусеничному экскаватору, имеющим принципиально разные кинематические характеристики. Особое внимание уделяется методике оценки алгоритмов, включающей такие ключевые параметры как: время вычисления маршрута, длина и плавность траектории, минимальное расстояние до препятствий, а также показатели безопасности движения. Полученные результаты могут быть использованы при проектировании автономных систем управления строительной техникой, что позволит повысить эффективность и безопасность строительных процессов. Статья представляет интерес для специалистов в области строительной робототехники, автоматизации строительства и разработчиков автономных систем.
Comparative analysis of global path planning algorithms for autonomous construction machines based on star A and genetic algorithms
Muslivets M.A.
Saint-Petersburg State University of Architecture and Civil Engineering, Saint-Petersburg
Keywords: autonomous construction vehicles, global path planning, unstructured environments, traffic safety, navigation efficiency, construction robotics, comparative analysis of algorithms.
Abstract. The article presents a study of global trajectory planning algorithms for autonomous construction machines in the unstructured environment of construction sites. The main focus of the work is on a comparative analysis of two fundamentally different approaches, the A-star algorithm and the genetic algorithm. Their efficiency, safety and applicability for various types of construction equipment are considered. The features of each algorithm are analyzed for two types of autonomous construction machines: a truck with a trailer and a crawler excavator with fundamentally different kinematic characteristics. Particular attention is paid to the methodology for evaluating the algorithms, including such key parameters as: route calculation time, trajectory length and smoothness, minimum distance to obstacles, as well as traffic safety indicators. The obtained results can be used in the design of autonomous control systems for construction equipment, which will improve the efficiency and safety of construction processes. The article is of interest to specialists in the field of construction robotics, construction automation and developers of autonomous systems.