LiDAR का उपयोग करके एक वास्तविक समय के मल्टी-प्रतिबंध बाधा बचाव विधि

बाधा बचाव स्वायत्त मोबाइल रोबोट के लिए एक आवश्यक और अनिवार्य कार्यों में से एक है। अधिकांश वर्तमान समाधान आमतौर पर एकल स्थिति प्रतिबंध पर आधारित होते हैं और वास्तविक समय में सेंसर डेटा को शामिल नहीं कर सकते, जो अक्सर गतिशील अनजान वातावरण में अप्रत्याशित चलने वाली बाधाओं का उत्तर देने में असफल होते हैं। इस पत्र में, लाइट डिटेक्शन और रेंजिंग (LiDAR) का उपयोग करके एक नवीन वास्तविक समय के मल्टी-प्रतिबंध बाधा बचाव विधि प्रस्तावित की गई है, जो रोबोट की स्थिति और वातावरण का नवीनतम अनुमान लगाने के आधार पर, खोजी गई क्षेत्र में एक मल्टी-प्रतिबंध कार्य द्वारा परिभाषित उप-लक्ष्य को खोजने और प्रत्येक समय चरण में एक संबंधित ऑप्टिमल पथ की योजना बनाने में सक्षम है, ताकि रोबोट समय के साथ लक्ष्य के करीब पहुंचे। इस बीच, प्रत्येक समय चरण में, बेहतर एंट कॉलोनी ऑप्टिमाइजेशन (ACO) एल्गोरिदम का उपयोग नवीनतम रोबोट स्थिति से नवीनतम परिभाषित उप-लक्ष्य स्थिति तक ऑप्टिमल पथ को फिर से योजना बनाने के लिए भी किया जाता है। समर्पण सुनिश्चित करते हुए, इस विधि में योजना पुनरावृत्त स्थानीय ऑप्टिमाइजेशन द्वारा की जाती है, ताकि LiDAR से नवीनतम सेंसर डेटा और व्युत्पन्न पर्यावरण जानकारी का प्रत्येक चरण में पूरी तरह से लाभ उठाया जा सके जब तक कि रोबोट इच्छित स्थिति तक नहीं पहुंचता। यह विधि वास्तविक समय के प्रदर्शन को सुविधाजनक बनाती है, इसकी प्रकृति के कारण इसकी मेमोरी स्थान या गणनात्मक शक्ति की आवश्यकता भी बहुत कम होती है, इसलिए हमारी विधि छोटे कम लागत वाले स्वायत्त प्लेटफार्मों को लाभ पहुंचाने की विशाल संभावनाएं रखती है। इस विधि का मूल्यांकन कई वर्तमान तकनीकों के खिलाफ सिमुलेशन और वास्तविक दुनिया के प्रयोगों में किया गया है।