Применение метода «чистое преследование» (Pure Pursuit) для управления беспилотным автогрейдером

Введение. Актуальная задача создания перспективных систем беспилотного управления дорожно-строительных машин может быть решена путем проведения теоретических исследований на математических моделях.
Материалы и методы. Одна из важных проблем при создании системы управления движением беспилотной машины – это составление алгоритма следования заданной траектории. Наиболее известным методом следования траектории является метод «чистое преследование», успешно применяемый для управления движением мобильных роботов.
В связи с этим была сформулирована цель исследования – адаптировать метод «чистое преследование» для управления беспилотным автогрейдером. Для достижения поставленной в работе цели были решены следующие задачи: разработана математическая модель движения автогрейдера с передними управляемыми колесами, разработана математическая модель системы управления движением автогрейдера, предложен интегральный критерий для оценки эффективности работы системы управления движением беспилотного автогрейдера, проведены теоретические исследования математической модели и получены зависимости интегрального критерия от конструктивных и эксплуатационных параметров автогрейдера и от параметра метода управления (дальность видимости), найдены оптимальные значения дальности видимости при различных значениях длины базы, коэффициента базы и скорости машины по предложенному критерию эффективности.
Результаты. В результате аппроксимации полученных оптимальных значений метод «чистое преследование» был модифицирован для управления беспилотным автогрейдером с учетом его конструктивных особенностей и скорости передвижения.
Полученные результаты могут быть использованы при создании опытных образцов систем беспилотного управления дорожно-строительных машин.

1. Artemenko M.N., Korchagin P.A., Teterina I.A. Development trends of unmanned robotic systems: experience of domestic and foreign manufacturers. The Russian Automobile and Highway Industry Journal. 2019;16(4):416-430. (In Russ.) https://doi.org/10.26518/2071-7296-2019-4-416-430

2. Lapierre, L., Zapata, R., Lepinay, P. Combined path-following and obstacle avoidance control of a wheeled robot (2007) International Journal of Robotics Research. 26 (4): 361-375. DOI: 10.1177/0278364907076790

3. Liu, Jia & Yang, Zhiheng & Huang, Zhejun & Li, Wenfei & Dang, Shaobo & Li, Huiyun. (2021). Simulation Performance Evaluation of «pure pursuit», Stanley, LQR, MPC Controller for Autonomous Vehicles. 1444-1449. 10.1109/RCAR52367.2021.9517448.

4. Matveev A. S., Hoy M. C., Savkin A. V. A globally converging algorithm for reactive robot navigation among moving and deforming obstacles. Automatica. 2015. Vol. 54: 292-304. DOI 10.1016/j.automatica.2015.02.012.

5. Ahn, J., Shin, S., Kim, M. et al. Accurate Path Tracking by Adjusting Look-Ahead Point in «pure pursuit» Method. Int.J Automot. Technol. 22, pp. 119–129 (2021). 10.1007/s12239-021-0013-7.

6. Fue, Kadeghe & Porter, Wesley & Barnes, Edward & Li, Changying & Rains, Glen. (2020). Autonomous Navigation of a Center-Articulated and Hydrostatic Transmission Rover using a Modified «pure pursuit» Algorithm in a Cotton Field. Sensors. 20. 4412. 10.3390/s20164412.

7. Ola Ringdahl. Techniques and Algorithms for Autonomous Vehicles in Forest Environment. Licentiate Thesis. Department of Computing Science Umea University, Sweden, 2007.

8. Sujit P. B., Srikanth Saripalli, J. B. Sousa. An Evaluation of UAV Path Following Algorithms. 2013 European Control Conference (ECC) July 17-19, 2013, Zurich, Switzerland.

9. Sukharev R. Yu. Methods of controlling the course for an self-driving grader. The Russian Automobile and Highway Industry Journal. 2022;19(1): 48-60. (In Russ.) https://doi.org/10.26518/2071-7296-2022-19-1-48-60.

10. Sukharev R. Y. Trajectory plotting algorithm for a self-driving road grader. Journal of Physics: Conference Series, Vladivostok, 2021. P. 012181. DOI 10.1088/1742-6596/2096/1/012181.

11. Deryushev V.V., Kosenko E.E., Kosenko V.V. Assessment of the safety parameters of the grader when maneuvering in the road network. Safety of technogenic and natural systems. 2020; 3: 33-38. DOI 10.23947/2541-9129-2020-3-33-38.

12. Nguyen T. Z., Shcherbatov I. A., Protalinski O. M. Creation of a trajectory of movements of a mobile robot in buildings and structures. Mathematical methods in engineering and technology - mmtt. 2016; 1(83): 79-81.

13. Voskresensky G. G., Verbitsky G. M. Modeling of grader movement along a curve. Scientific notes of TOGU. 2018; 9. No. 2: 690-698.

14. Sukharev R. Yu. Mathematical models of the processes of turning wheeled road-building machines. Nauchno-Tekhnicheskiy Vestnik Bryanskogo Gosudarstvennogo Universiteta. 2021; 3: 259-269. DOI 10.22281/2413-9920-2021-07-03-259-269.

15. Sukhareva S. V., Sukharev R. Yu. Substantiation of integral criteria for the quality of earthworks performed by chain trench excavators. Vestnil SibADI. 2015; 5(45): 52-55. (in Russ.)

16. Yurevich E. I. Theory of automatic control. 4th ed., reprint. and additional - St. Petersburg: BHV-Petersburg, 2016. 560 p.

17. Shcherbakov V. S., Sukharev R. Yu., Korytov M. S. Development of the theory of optimal control of road and construction vehicles based on satellite navigation systems: Electronic resource: monograph. Omsk: SibADI, 2017. 155 p. ISBN 978-5-93204-929-7.

18. Shcherbakov V. S., Portnova A. A., Sukharev R. Yu. Improving the steering of a grader with a articulated frame: monograph. Omsk: SibADI, 2016. ISBN 978-5-93204-971-6.