Алгоритмы поиска пути беспилотным транспортным средством в производственном цехе Текст научной статьи по специальности «Компьютерные и информационные науки»

МЕЖДУНАРОДНЫЙ НАУЧНЫЙ ЖУРНАЛ «ИННОВАЦИОННАЯ НАУКА» №1/2016 ISSN 2410-6070

осуществляться в условиях сельской местности, где их реализация может быть затруднена, можно сделать следующий вывод:

Наилучшим техническим решением по передачи данных в сельских электрически сетях, интегрированным в систему СААРН является использование PLC-модемов. Эта технология передачи данных позволяет передавать сигнал на расстояние до 3 км, обеспечивая хорошую защищённость данных, мобильность системы и в случае если это того требует беспроблемную расширяемость системы как с экономической так и технической точки зрения. Список использованной литературы:

1. Энергетическая стратегия России на период до 2030 года // Прил. к обществ.-дел. Журналу «Энергетическая политика» - М.: - ГУ Институт энергетической стратегии, 2010.— 183 с.

2.Е.И.Гребенюк, Н.А.Гребенюк «Технические средства информатизации» - М.: Изд. центр «Академия», 2007

3. Матвийчук Е., Лумпиева Т.П. Power Line Communications (PLC) - технология передачи данных по электрическим сетям / Источник: Тезисы докладов студенческой конференции "Физика и научно-технический прогресс" (ФиНаТ-2004),(17 апреля 2004 г.). ДонНТУ, 2004 г. - 96 с. — Режим доступа: http://masters.donntu.org/2008/kita/matviychuk/library/art_10.htm (дата обращения : 27.12.2015).

4. Гальперович Д. Мультисервисный доступ в жилом доме [Текст] / Давид Гальперович // Журнал сетевых решений / LAN. - 2010. - N 5. - 22-23с

5. Борченко Е.А. PLC-технология передачи данных в современных системах учета электроэнергии//журнал «Информатизация и Системы Управления в Промышленности». - 2010. - № 5(29).- Режим доступа: http://www.isup.ru/ articles/6/667/

6. Охрименко В. PLC-технологии. Часть 1. / Охрименко В. // Электронные компоненты №10 2009 - 58 -62с.

7. Охрименко В. PLC-технологии. Часть 2. / Охрименко В. // Электронные компоненты №11 2009 - 50 -53с.

8. Шеповальников Д. Мобильный WiMAX: реалии и перспективы // Экспресс-электроника, 2006. - №1. - С. 6-7.

9. Рабион, Н.Д. Реализация каналов GSM/GPRS в беспроводных системах сбора и передачи информации / Н.Д. Рабион, А.О. Ермолаев, Д.И. Панфилов, М.А. Соколов // Сети и системы связи. 2006. - №4. - С. 86-91.

10. Алексеев В. GSM/GPRS-модули ведущих мировых производителей // Электронные компоненты. 2004. № 5.

© И.О. Голиков, 2016

УДК 629.113

A.Е. Графова,

магистрант;

B.И. Головин,

доцент, к.т.н.

ФГАОУ ВО «Севастопольский государственный университет»

г. Севастополь, Российская федерация

АЛГОРИТМЫ ПОИСКА ПУТИ БЕСПИЛОТНЫМ ТРАНСПОРТНЫМ СРЕДСТВОМ В

ПРОИЗВОДСТВЕННОМ ЦЕХЕ

Аннотация

В статье проанализированы различные алгоритмы поиска кратчайшего пути беспилотным транспортным средством в пределах производственного цеха. Представлены выводы о применимости

МЕЖДУНАРОДНЫЙ НАУЧНЫЙ ЖУРНАЛ «ИННОВАЦИОННАЯ НАУКА» №1/2016 ISSN 2410-6070

отдельных алгоритмов. Предложено применение рационального варианта на базе данных, полученных в ходе моделирования.

Ключевые слова

Граф, поиск пути, беспилотное транспортное средство.

Благодаря своему широкому применению, теория о нахождении кратчайших путей интенсивно развивается и используется в различных областях науки и техники, например, для нахождения оптимального маршрута между двумя объектами на местности, для нахождения оптимального маршрута при перевозках.

Беспилотный транспорт является неотъемлемой частью современного производства. Он позволяет избежать травматизма рабочих, уберечь от вредных работ, облегчить труд и увеличить объёмы производства. Для работы беспилотных транспортных средств (БПТС) в производственных цехах применяются алгоритмы поиска пути.

Основной задачей данной статьи является анализ уже существующих алгоритмов поиска кратчайшего пути между двумя любыми вершинами графа, где граф - схема производственного цеха, а вершины графа -конечные пункты движения, и нахождение (выявление) наиболее эффективного алгоритма поиска оптимального пути движения БПТС.

При создании симуляторов, подразумевающих перемещение БПТС по территории цеха с учетом текущей обстановки, возникают проблемы с выбором алгоритма поиска оптимального пути, так как на его использование накладываются ограничения, вызванные следующими факторами:

• большой объем данных реальной карты местности, превышающий объем оперативной памяти, поэтому в большинстве случаев нет возможности хранить полную информацию о промежуточном состоянии маршрута в памяти;

• большой разброс в сложности получаемого пути: оптимальным решением может оказаться как прямая, так и сильно изломанная линия.

Симуляция работы этих алгоритмов, реализованная на языке программирования высокого уровня, позволила провести сравнение по таким параметрам как длина пути, время поиска пути, количество операций.

На рисунках изображена визуализация матрицы проходимости, где - стартовая ячейка, Е-

финишная ячейка, й - непроходимая зона.

Алгоритм поиска в ширину (Breadth-first search, BFS) заключается в том, что происходит обход связного графа таким образом, что сначала рассматривается «родитель», потом по очереди рассматриваются его «предки», потом рассматриваются «предки» его «предков» и т.д [1, с. 613].

Одним из главных достоинств алгоритма BFS является то, что он гарантированно находит кратчайший путь из начальной вершины в конечную. Однако недостатком является необходимость исследования большого числа сторонних точек, что требует излишних затрат памяти для хранения информации, а также дополнительного времени.

У / / / / / /////// ///////////

/ / / / Л и 1. / / / / / / / / /// И/ / / / / / / / / / / / /

/ / / / / / / / / / / / / / / / / / /

/ / / / / / / / / / / / / / / / / / / / / / У / /

/ / / / / / 7" / / / / / / / Г / / / / / / /

/ / "/ '/ / / / у / У / / / / / / / / / / / /

? / / / У / / / / / / / У / / / / / / / / / /

/ / / / / / V / У / / / / / / / / / / / / t / / / / / / / / / / / /

у / / / / / / / / / / V / / т~ / / / / / / / / / у / / / /

/ / / / / у / / / / / / / / / / / У / / ,■■■■■" / / / / / / / / /

/ / ,/ / / у / У / г1 / / / / / У /

/ / / / / у / / тх / / / / ,■■■■" / / / / /

/ / / / / У / / / / / / / / / / / / / / /

/ / / / / / ' / / / / / / / / / / / / / / / / / / / / / / / / / / / /

/ / / у / ' / / / / / / / / / / / / / / / / / /_ /

/ / / / / / L / 4 / / / / / / / ? / / / / /

/ / ✓ / / ^ / А 7- / / / / / / / / / / /

/ / / / / у X у / / / / / / / X / / / / / / / / у / / /

/ / ,/ У у / / / / / / / / / / / / / / / / / у / / ^ / /

/ / У / / / / / / / / / / / / / /

///// У ///////// ////// / / / <

Рисунок 1 - Иллюстрация работы алгоритма поиска в

ширину

Рисунок 2 - Иллюстрация работы алгоритма

Алгоритм Дейкстры находит оптимальные маршруты и их длину между одной конкретной вершиной (источником) и всеми остальными вершинами графа. С его помощью, при наличии всей необходимой информации, можно, например, узнать какую последовательность дорог лучше

использовать, чтобы добраться из одного города до каждого из многих других. Недостатком данного алгоритма является невозможность обработки графов, в которых имеются ребра с отрицательным весом [2, с. 681].

Алгоритм заканчивает работу, когда вычеркнуты все вершины.

Алгоритм A* пошагово просматривает все пути от начальной вершины до конечной, пока не найдет минимальный. Достоинством данного алгоритма является меньшее количество используемых ресурсов по сравнению с другими алгоритмами [3, с. 554].

Порядок обхода определяется эвристической функцией «расстояние + стоимость»: f(x) = g(x) + h(x). В начале работы просматриваются узлы, смежные с начальным; выбирается тот из них, который имеет минимальное значение f(x), после чего этот узел раскрывается. На каждом этапе алгоритм оперирует с множеством путей из начальной точки до всех ещё не раскрытых вершин графа - множеством частных решений. Алгоритм продолжает свою работу до тех пор, пока значение f(x) целевой вершины не окажется меньшим, чем любое значение в очереди, либо пока всё дерево не будет просмотрено. Из множества решений выбирается решение с наименьшей стоимостью [4, с. 238].

Алгоритм A* является полным, т. е. всегда находит решение, если оно существует.

Модификацией алгоритма A* является алгоритм поиска пути Jump Point Search (JPS). Он улучшается за счёт «перепрыгивания» тех позиций, которые должны быть просмотрены. Алгоритм JPS не требует предварительной обработки и дополнительных затрат памяти. «Прыжковые точки» позволяют ускорить алгоритм поиска пути, рассматривая только «необходимые» точки. Такие точки могут быть описаны двумя простыми правилами выбора

соседей при рекурсивном поиске: одно правило для прямолинейного движения и другое - для диагонального. В обоих случаях необходимо доказать, что, исключая из набора ближайших соседей вокруг точки, найдётся

т / / 7" / // < / / / / У/ 7- /V/ / у у / у у / 7

у / у / / у 1 1 1 /

s / У У /, 1 у /

/ У / S ; -> у /

у / У ч У А / у / / /

у / у у у / L V у у / / / У /

-> у у /]■ / у у у > у у у / у / У /

/ / у / / / у У у у у у у У, у у / У у

у У У / у z / ^ у у // у у / у у У /

/ '/ у у ^ / у у У у у У у ■у у у у у У У /

у А / У ^ /р / У у У У у / у У У у / / у У / /

У / Y у У У / /\ / / V / у t/ / /

/ / / / / / У У / / /

/ / У / / /, о / и* £ и X ^ У / У У F

/ // У / У у // > т / H 7 / / V У / ч / / / у 7 /

у / V / / / / у у / / У s Ù У /

/ У / У У, у у / V У у f У У / /

/ у / у у у у

у У У У

/ у /

у у / " / / /

У У /

/ /

/ /

/ J. у /

/ / / / // V У У У У У / '//У У У/ У У У

Рисунок 3 - Иллюстрация работы алгоритма A*

Рисунок 4 - Иллюстрация работы алгоритма Jump Point Search

оптимальный путь из предка текущей точки до каждого из соседей, и этот путь не будет содержать в себе посещенную точку [5, с. 469].

Таблица 1

Таблица результатов

Параметр BFS Dijkstra A* JPS

Длина, ед. 31,8 31,8 31,8 31,8

Время, мс 8 20 3,5 3

Кол-во операций 1054 1084 377 621

По результатам моделирования в программной среде можно сделать следующие выводы: все рассмотренные алгоритмы поиска пути нашли оптимальный маршрут движения БПТС внутри заданного производственного цеха. Однако, алгоритмы BFS и Дейкстры из-за большого количества операций, связанного с перебором всех вариантов затрачивают больше ресурсов. Плюсом данных алгоритмов является гарантированная оптимальность найденного пути и простота программной реализации, соответственно. Алгоритмы А* и JPS являются наиболее быстрыми.

С условием того, что внутрицеховой беспилотных транспорт преимущественно обычно функционирует в относительно небольших пространствах, что существенно снижает вычислительную нагрузку на систему управления, наиболее рациональным является применение алгоритма поиска в ширину (BFS). При увеличении вычислений связанных с поиском оптимальных маршрутов, рекомендуется использовать алгоритм А* и его модификации.

В дальнейшем планируется провести моделирование выбранных алгоритмов с учетом возникновения динамических препятствий на выбранном маршруте движения беспилотным транспортным средством. Список использованной литературы:

1. Кормен Т., Лейзерсон Ч., Ривест Р., Штайн К. Алгоритмы. Построение и анализ. Москва, Вильямс, 2005.

2. Ананий В. Левитин Глава 8. Динамическое программирование: Алгоритм Флойда поиска кратчайших путей между всеми парами вершин // Глава 9. Жадные методы: Алгоритм Дейкстры // Алгоритмы: введение в разработку и анализ = Introduction to The Design and Analysis of Aigorithms. — M.: Вильямс , 2006. — С. 189—195, С. 349 — 353.

3. Principles of Robot Motion: Theory, Algorithms, and Implementations, Howie Choset, Kevin Lynch, Seth Hutchinson, George Kantor, Wolfram Burgard, Lydia Kavraki and Sebastian Thrun, 2005.

4. Sebastian Thrun, Dieter Fox, Wolfram Burgard. Probabilistic Robotics. 1999-2000.

5. Roland Siegwart and Illah Nourbakhsh. Introduction to autonomous mobile robots.2004

© А.Е. Графова, В.И. Головин, 2016

УДК 65.011.56

В.Б. Дыров

магистрант 2 курса

института Энергетики и управления энергетическими ресурсами АПК ФГБОУ ВО «Красноярский государственный аграрный университет»

Научный руководитель: Я.А. Кунгс к.т.н., профессор кафедры системоэнергетики института Энергетики и управления энергетическими ресурсами АПК ФГБОУ ВО «Красноярский государственный аграрный университет»

г.Красноярск, Российская Федерация

ПРИМЕНЕНИЕ АВТОМАТИЗИРОВАННЫХ СИСТЕМ ОБСЛУЖИВАНИЯ КЛИЕНТОВ ПАО

«МРСК СИБИРИ»

Аннотация

В статье рассмотрена существующая система обслуживания клиентов ПАО «МРСК Сибири»-