title: Path Planning for High-DOF manipulator
metadata.name: dc.contributor.advisor
metadata.value: Савельев Антон Игоревич
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.contributor.advisor
metadata.value: Savelev Anton Igorevic
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.contributor.author
metadata.value: Добышев Артемий Николаевич
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.contributor.author
metadata.value: Dobysev Artemij Nikolaevic
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.contributor.editor
metadata.value: Яковлев Константин Сергеевич
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.contributor.editor
metadata.value: Akovlev Konstantin Sergeevic
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.date.accessioned
metadata.value: 2024-07-25T11:49:46Z
metadata.lang: -
metadata.name: dc.date.available
metadata.value: 2024-07-25T11:49:46Z
metadata.lang: -
metadata.name: dc.date.issued
metadata.value: 2024
metadata.name: dc.identifier.other
metadata.value: 086801
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.identifier.uri
metadata.value: http://hdl.handle.net/11701/46273
metadata.lang: -
metadata.name: dc.description.abstract
metadata.value: В данной работе в рамках задачи планирования траектории манипулятора было проведено исследование эффективности совмещения сэмплирующего алгоритма Informed-RRT* и локального оптимизатора пути, основанного на знаниях о препятсвиях через кластеризацию и решение задачи минимального покрывающего эллипса, а также нелинейной оптимизации. В итоге работы был реализован алгоритм Opt-Informed-RRT*, который согласно проведенному экспериментальному тестированию в сравнении с алгоритмом Informed-RRT* после нахождения начальной траектории улучшает сходимость длины траектории к оптимальной примерно на 30%
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.description.abstract
metadata.value: In this paper, the effectiveness of combining the Informed-RRT* sampling algorithm and a local path optimizer based on knowledge of obstacles through clustering and solving the minimum covering ellipse problem, as well as nonlinear optimization, was investigated in the framework of the manipulator trajectory planning problem. As a result, the Opt-Informed-RRT* algorithm was implemented, which, according to the experimental testing, in comparison with the Informed-RRT* algorithm, improves the convergence of the path length to the optimal path length by about 30% after finding the initial trajectory
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.language.iso
metadata.value: ru
metadata.name: dc.subject
metadata.value: манипулятор
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: планирование траектории
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: оптимизация
metadata.lang: ru_RU
metadata.name: dc.subject
metadata.value: manipulator
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: path planning
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: sample-based
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: optimization
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.title
metadata.value: Path Planning for High-DOF manipulator
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.title.alternative
metadata.value: Исследование методов и разработка алгоритмов построения траектории многозвенного манипулятора
metadata.lang: ru_RU
resources.filename: Diplom.pdf
resources.url: https://dspace.spbu.ru/bitstream/11701/46273/2/Diplom.pdf
resources.format: Adobe PDF
resources.description: Article
resources.size: 1,93 MB
resources.filename: reviewSV_Dobysev_Otzyv_Naucruk.pdf
resources.url: https://dspace.spbu.ru/bitstream/11701/46273/3/reviewSV_Dobysev_Otzyv_Naucruk.pdf
resources.format: Adobe PDF
resources.description: ReviewSV
resources.size: 146,21 kB