การคัดกรองเส้นทางที่ปลอดการชนและการตรวจสอบเสถียรภาพเชิงเรขาคณิตสำหรับการนำทางหุ่นยนต์อัตโนมัติบนภูมิประเทศขรุขระ
Main Article Content
บทคัดย่อ
บทความนี้นำเสนอวิธีการคัดกรองการชนและการตรวจสอบเสถียรภาพเชิงเรขาคณิตสำหรับการนำทางอัตโนมัติของหุ่นยนต์กู้ภัยแบบตีนตะขาบบนภูมิประเทศขรุขระ แนวทางที่นำเสนอผสานตัวกรองการชนแบบสองขั้นตอนและการตรวจสอบเสถียรภาพโดยอาศัยจุดศูนย์ถ่วง (Center of Gravity; CoG) เข้ากับตัววางแผนเส้นทางเฉพาะที่แบบมอชันพริมิทิฟ (Motion-primitive Local Planner) ในขั้นตอนแรก ตัวอย่างสิ่งกีดขวางจากแผนที่ระดับความสูงแบบ 2.5 มิติ จะถูกเก็บรวบรวมภายในรัศมีการค้นหารอบตัวหุ่นยนต์ ในขั้นตอนที่สอง ตัวอย่างแต่ละจุดจะถูกฉายเข้าสู่เฟรมพิกัดของพริมิทิฟตัวเลือกแล้วตรวจสอบกับตารางความสอดคล้องของวอกเซล (Voxel Correspondence Table) ที่คำนวณล่วงหน้าเพื่อคัดพริมิทิฟที่ถูกกีดขวางเกินค่าขีดแบ่งออก พริมิทิฟที่เหลือจะเข้าสู่การตรวจสอบเสถียรภาพเชิงสถิตแบบจุดต่อจุดตามเส้นทาง โดยประมาณระนาบรองรับใต้มุมทั้งสี่ของหุ่นยนต์และปฏิเสธพริมิทิฟหากระนาบเอียงเกินขีดจำกัด หรือระยะห่างระหว่างจุดศูนย์ถ่วงกับระนาบรองรับเกินค่าขีดแบ่งการตกหล่น วิธีการนี้ได้รับการตรวจสอบในสถานการณ์การหลบหลีกหลุม ทั้งในการจำลองด้วย Gazebo และในห้องปฏิบัติการจริง โดยใช้หุ่นยนต์ตีนตะขาบน้ำหนัก 77 กิโลกรัม ติดตั้งไลดาร์ Livox MID-360 สองตัว อัตราความสำเร็จเพิ่มขึ้นจาก 80% เป็น 100% ในการจำลอง และ ได้ 100% ในการทดลองจริง อัตราส่วนความปลอดภัยต่อผนังเพิ่มขึ้นจาก 92.55% เป็น 99.50% ในการจำลอง และ 98.94% ในสภาพแวดล้อมจริง โดยมีต้นทุนเพียงเล็กน้อย คือ ความยาวเส้นทางเพิ่มขึ้น 2.4% และเวลาเดินทางเพิ่มขึ้น 2.2%
Article Details
อนุญาตภายใต้เงื่อนไข Creative Commons Attribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 International License.
บทความที่ลงตีพิมพ์เป็นข้อคิดเห็นของผู้เขียนเท่านั้น
ผู้เขียนจะต้องเป็นผู้รับผิดชอบต่อผลทางกฎหมายใดๆ ที่อาจเกิดขึ้นจากบทความนั้น
เอกสารอ้างอิง
P. Chanchaichujit and P. Smithmaitrie, “Management of a multi-robots system for industrial material handling,” The Journal of KMUTNB, vol. 29, no. 3, pp. 454–464, Jul.–Sep. 2019 (in Thai), doi: 10.14416/j.km utnb.2019.02.003.
Y. Yuan, L. Wang, and S. Schwertfeger, “Configuration-space flipper planning for rescue robots,” in Proceedings 2019 IEEE International Symposium on Safety, Security, and Rescue Robotics (SSRR)), Würzburg, Germany, 2019, pp. 37–42, doi: 10.1109/SSRR.2019.8848978.
S. Liu, M. Watterson, K. Mohta, K. Sun, S. Bhattacharya, C. J. Taylor, and V. Kumar, “Planning dynamically feasible trajectories for quadrotors using safe flight corridors in 3-D complex environments,” IEEE Robotics and Automation Letters, vol. 2, no. 3, pp. 1688–1695, Jul. 2017, doi: 10.1109/LRA. 2017.2663526.
S. Karaman and E. Frazzoli, “Sampling-based algorithms for optimal motion planning,” International Journal of Robotics Research, vol. 30, no. 7, pp. 846–894, 2011, doi: 10.1177/0278364911406761.
R. Prasertlux and S. Jiriwibhakorn, “Design and development path planning of unmanned aerial vehicles for stealth missions in dangerous environments,” The Journal of KMUTNB, vol. 35, no. 3, pp. 1–14, Jul.–Sep. 2025 (in Thai), Art. no. 253-087557, doi: 10.14416/j.kmutnb.2024.10.016.
J. Zhang, C. Hu, R. G. Chadha, and S. Singh, “Falco: Fast likelihood-based collision avoidance with extension to human- guided navigation,” Journal of Field Robotics, vol. 37, no. 8, pp. 1300–1313, 2020, doi: 10.1002/rob.21952.
J. Tordesillas, B. Lopez, M. Everett, and J. How, “FASTER: Fast and safe trajectory planner for navigation in unknown environments,” IEEE Transactions on Robotics, vol. 38, no. 2, pp. 922–938, Apr. 2022, doi: 10.1109/TRO.2021.3100142.
Z. Jian, Z. Lu, X. Zhou, B. Lan, A. Xiao, X. Wang, and B. Liang, “PUTN: A plane-fitting based uneven terrain navigation framework,” in Proceedings of the 2022 IEEE/RSJ International Conference on Intelligent Robots and Systems (IROS), Kyoto, Japan, 2022, pp. 7160–7166, doi: 10.1109/IROS47612.2022.9981038.
C. Pan, A. Datar, A. Pokhrel, M. Choulas, M. Nazeri, and X. Xiao, “Traverse the non-traversable: Estimating traversability for wheeled mobility on vertically challenging terrain,” arXiv:2409.17479, 2024, doi: 10.48 550/arXiv.2409.17479.
P. Schoch, F. Yang, Y. Ma, S. Leutenegger, M. Hutter, and Q. Leboutet, “IN-Sight: Interactive navigation through sight,” in Proceedings of the 2024 IEEE/RSJ International Conference on Intelligent Robots and Systems (IROS), Abu Dhabi, United Arab Emirates, 2024, pp. 7794–7800, doi: 10.1109/IROS58592.2024.10801928.
M. Wermelinger, P. Fankhauser, R. Diethelm, P. Krüsi, R. Siegwart, and M. Hutter, “Navigation planning for legged robots in challenging terrain,” in Proceedings of the 2016 IEEE/RSJ International Conference on Intelligent Robots and Systems (IROS), Daejeon, Korea, 2016, pp. 1184–1189, doi: 10.1109/ IROS.2016.7759199.
E. G. Papadopoulos and D. A. Rey, “A new measure of tipover stability margin for mobile manipulators,” in Proceedings of the 1996 IEEE International Conference on Robotics and Automation (ICRA), USA, 1996, pp. 3111–3116, doi: 10.1109/ROBOT. 1996.509185.
P. Fankhauser, M. Bloesch, and M. Hutter, “Probabilistic terrain mapping for mobile robots with uncertain localization,” IEEE Robotics and Automation Letters, vol. 3, no. 4, pp. 3019–3026, 2018, doi: 10.1109/ LRA.2018.2849506.
M. Pecka, V. Šalanský, K. Zimmermann, and T. Svoboda, “Autonomous flipper control with safety constraints,” in Proceedings of the 2016 IEEE/RSJ International Conference on Intelligent Robots and Systems (IROS), Daejeon, Korea, 2016, pp. 2889–2894, doi: 10.1109/IROS.2016.77 59447.
Z. Xu, Y. Chen, Z. Jian, J. Tan, X. Wang, B. Liang, “Hybrid trajectory optimization for autonomous terrain traversal of articulated tracked robots,” IEEE Robotics and Automation Letters, vol. 9, no. 1, pp. 755–762, Jan. 2024, doi: 10.1109/LRA.2023. 3337593.
Y. Wang, N. Du, Y. Qin, X. Zhang, R. Song, and C. Wang, “History-aware planning for risk-free autonomous navigation on unknown uneven terrain,” in Proceedings of the 2024 IEEE International Conference on Robotics and Automation (ICRA), Yokohama, Japan, 2024, pp. 7583–7589, doi: 10.1109/ICRA57147.2024.10610488.
W. Zhang, Y. Wang, W. Lu, P. Zhang, X. Zhang, Y. Wang, and C. Wang, “Capsizing-guided trajectory optimization for autonomous navigation with rough terrain,” in Proceedings of the 2025 IEEE/RSJ International Conference on Intelligent Robots and Systems (IROS), Hangzhou, China, 2025, pp. 21360–21367, doi: 10.1109/IROS60139.2025.11247440.
