CONSTRUCTINg A MAP OF LOCALLY OPTIMAL PATHS FOR A CONTROLLED MOVING OBJECT IN A THREAT ENVIRONMENT

封面

如何引用文章

全文:

详细

In some path planning problems for controlled objects, the main criterion is to reduce the integral risk of detection when moving in a threat environment with a given map of potential threats. In this paper, we construct all locally optimal paths in a 2D threat environment. The environment is represented by a fixed number of detectors whose positions are known to an evasive object. This object and the detectors are material points. The original problem is formalized as an optimal control problem and reduced to a boundary value problem based on Pontryagin’s maximum principle. The boundary value problem is solved numerically by the shooting method. The case of point-to-point transition of the evasive object with and without the path length constraint is studied, and the results of numerical simulation are provided. A parametric analysis of the problem is carried out.

作者简介

M. Samokhina

Trapeznikov Institute of Control Sciences, Russian Academy of Sciences

A. Galyaev

Trapeznikov Institute of Control Sciences, Russian Academy of Sciences

参考

  1. Rafai, A., Adzhar, N., Jaini, N. A Review on Path Planning and Obstacle Avoidance Algorithms for Autonomous Mobile Robots // Journal of Robotics. – 2011. – P. 1–14. – doi: 10.1155/2022/2538220.
  2. Zhang, Z., Wu, J., Dai, J., He, C. Rapid Penetration Path Planning Method for Stealth UAV in Complex Environment with BB Threats // International Journal of Aerospace Engineering. – 2020. – P. 1–15. – doi: 10.1155/2020/8896357.
  3. Hu, J., Fan, L., Yifei, L., et al. Reinforcement Learning-Based Low-Altitude Path Planning for UAS Swarm in Diverse Threat Environments // Drones. – 2023. – Vol. 7. – P. 567. – doi: 10.3390/drones7090567.
  4. Chen Q., Zhao Q., & Zou, Z. Threat-Oriented Collaborative Path Planning of Unmanned Reconnaissance Mission for the Target Group // Aerospace. – 2022. – Vol. 9, no. 577. – P. 1–23. – doi: 10.3390/aerospace9100577.
  5. Filimonov, A.B., Filimonov, N.B. Constructive Aspects of the Method of Potential Fields in Mobile Robotics // Optoelectronics, Instrumentation and Data Processing. – 2021. – Vol. 57, no. 4. – P. 371–377. – doi: 10.15372/AUT20210406.
  6. Karur, K., Sharma, N., Dharmatti, Ch., Siegel, J.E. Survey of Path Planning Algorithms for Mobile Robots // Vehicles. – 2021. – Vol. 3, no. 3. – P. 448–468. – doi: 10.3390/vehicles3030027.
  7. Ajeil, F.H., Ibraheem, I.K., Azar, A.T., Humaidi, A.J. Grid-Based Mobile Robot Path Planning Using Aging-Based Ant Colony Optimization Algorithm in Static and Dynamic Environments // Sensors. – 2020. – Vol. 20, no. 7. – Art. no. 1880. – doi: 10.3390/s20071880.
  8. Галяев А.А., Маслов Е.П., Рубинович Е.Я. Об одной задаче управления движением объекта в конфликтной среде // Изв. РАН. Теория и системы управления. – 2009. – № 3. – С. 134–140. [Galyaev, A.A., Maslov, E.P., Rubinovich, E.Ya. On a Motion Control Problem for an Object in a Conflict Environment // Journal of Computer and Systems Sciences International. – 2009. – Vol. 48, no. 3. – P. 458–464.]
  9. Dogan, A., Zengin, U. Unmanned Aerial Vehicle Dynamic-Target Pursuit by Using Probabilistic Threat Exposure Map // Journal of Guidance, Control and Dynamics. – 2006. – Vol. 29, no. 4. – P. 723–732. – doi: 10.2514/1.18386.
  10. Галяев А.А., Маслов Е.П. Оптимизация законов уклонения подвижного объекта от обнаружения // Изв. РАН. Теория и системы управления. – 2010. – № 4. – С. 52–62. [Galyaev, A.A., Maslov, E.P. Optimization of a Mobile Object Evasion Laws From Detection // Journal of Computer and Systems Sciences International. – 2010. – Vol. 49, no. 4. – P. 560–569.]
  11. Галяев А.А., Маслов Е.П. Уклонение в конфликтной среде от обнаружения системой разнородных наблюдателей // Известия РАН. Теория и системы управления. – 2014. – № 4. – С. 18–27. [Galyaev, A.A., Maslov, E.P. Evasion from Detection by a System of Heterogeneous Observers in Threat Environment // Journal of Computer and Systems Sciences International. – 2014. – Vol. 53, no. 4. – P. 487–496.]
  12. Сысоев Л.П. Критерий вероятности обнаружения на траектории в задаче управления движением объекта в конфликтной среде // Проблемы управления. – 2010. – № 6. – С. 64–70. [Sysoev, L.P. The Criterion of Probability Detecting on the Trajectory in the Problem of Movement Control in Threat Environment // Control Sciences. – 2010. – No. 6. – P. 65–72. (In Russian)]
  13. Галяев А.А. Задача уклонения от обнаружения системой разнородных наблюдателей: один сенсор – группа детекторов // Проблемы управления. – 2016. – № 3. – С. 72–77. [Galyaev, A.A. Problem of Evading Detection by System of Heterogeneous Observers: One Sensor – Group of Detectors // Control Sciences. – 2016. – No. 3. – P. 72–77. (In Russian)]
  14. Галяев А.А., Лысенко П.В., Яхно В.П. Уклонение подвижного объекта от одиночного обнаружителя на заданной скорости // Проблемы управления. – 2020. – № 1. – С. 83–91. –doi: 10.25728/pu.2020.1.8. [Galyaev, A.A., Lysenko, P.V., Yakhno, V.P. Moving Object Evasion from Single Detector at Given Speed // Control Sciences. – 2020. – No. 1. – P. 83–91. – doi: 10.25728/pu.2020.1.8. (In Russian)]
  15. Zabarankin, M., Uryasev, S., Murphey, R. Aircraft Routing under the Risk of Detection // Naval Research Logistics. – 2006. – Vol. 53, no. 8. – P. 728–747. – doi: 10.1002/nav.20165.
  16. Добровидов А.В., Кулида Е.Л., Рудько И.М. Бортовой комплекс управления скрытностью морских подводных объектов с оперативно советующей системой // Проблемы управления. – 2011. – № 3. – C. 64–75. [Dobrovidov, A.V., Kulida, E.L., Rud'ko, I.M. Control of Object Movement in Threat Environment // Control Sciences. – 2011. – No. 3. – P. 64–75. (In Russian)]
  17. Алексеев В.М., Тихомиров В.М., Фомин С.В. Оптимальное управление. – М.: Наука, 1979. – 432 c. [Alekseev, V.M., Tikhomirov, V.M., Fomin., S.V. Optimal'noe upravlenie. – M.: Nauka, 1979. – 432 p. (In Russian)]
  18. Понтрягин Л.С., Болтянский В.Г., Гамкрелидзе Р.В., Мищенко Е.Ф.. Математическая теория оптимальных процессов. – М.: Наука, 1983. – 393 c. [Pontryagin, L.S., Boltyanskii, V.G., Gamkrelidze, R.V., Mishchenko, E.F. Matematicheskaya teoriya optimal'nykh protsessov. – M.: Nauka, 1983. – 393 p. (In Russian)]
  19. Григорьев И.С. Методическое пособие по численным методам решения краевых задач принципа максимума в задачах оптимального управления. – М.: Издательство Центра прикладных исследований при механико-математическом факультете МГУ, 2005. – 393 с. [Grigor'ev, I.S. Metodicheskoe posobie po chislennym metodam resheniya kraevykh zadach printsipa maksimuma v zadachakh optimal'nogo upravleniya. – M.: Izdatel'stvo Tsentra prikladnykh issledovanii pri mekhaniko-matematicheskom fakul'tete MGU, 2005. – 393 p. (In Russian)]
  20. Александров В.В., Бахвалов Н.С., Григорьев К.Г. и др. Практикум по численным методам в задачах оптимального управления. ― М.: Издательство Московского университета, 1988. – 80 c. [Aleksandrov, V.V., Bakhvalov, N.S., Grigor'ev, K.G., et al. Praktikum po chislennym metodam v zadachakh optimal'nogo upravleniya. – M.: Izdatel'stvo Moskovskogo universiteta, 1988. – 80 p. (In Russian)]
  21. Хайрер Э., Нёрсетт С.П., Ваннер Г. Решение обыкновенных дифференциальных уравнений. – М.: Мир, 1989. – 512 с. [Khairer, E.H., Nersett, S.P., Vanner, G. Reshenie obyknovennykh differentsial'nykh uravnenii. – M.: Mir, 1989. – 512 p. (In Russian)]
  22. Бахвалов Н.С., Жидков Н.П., Кобельков Г.М. Численные методы. – М.: БИНОМ. Лаборатория знаний, 2008. – 636 с. [Bakhvalov, N.S., Zhidkov, N.P., Kobel'kov, G.M. Chislennye metody. – M.: BINOM. Laboratoriya znanii, 2008. – 636 p. (In Russian)]
  23. Исаев В.К., Сонин В.В. Об одной модификации метода Ньютона численного решения краевых задач // Журнал вычислительной математики и математической физики. – 1963. – Т. 3, № 6. – C. 1114–1116. [Isaev, V.K., Sonin, V.V. On a Modification of Newton's Methods for the Numerical Solution of Boundary Problems // USSR Computational Mathematics and Mathematical Physics. – 1963. – Vol. 3, no. 6. – P. 1525–1528.]
  24. Самохин А.С., Самохина М.А. Решение задачи Коши многомерным методом Рунге-Кутты, основанным на расчётных формулах Дормана-Принса 8(7), с автоматическим выбором шага. Свидетельство о регистрации программы для ЭВМ RU 2020611811. Зарег. 11.02.2020. [Samokhin, A.S., Samokhina, M.A. Reshenie zadachi Koshi mnogomernym metodom Runge-Kutty, osnovannym na raschetnykh formulakh Dormana-Prinsa 8(7), s avtomaticheskim vyborom shaga. Svidetel'stvo o registratsii programmy dlya EHVM RU 2020611811. Reg. 11.02.2020. (In Russian)]
  25. Милютин А.А., Дмитрук А.В., Осмоловский Н.П. Принцип максимума в оптимальном управлении. – М.: МГУ, мех.-матем. ф-т, 2004. – 168 С. [Milyutin, A.A., Dmitruk, A.V., Osmolovskii, N.P. Printsip maksimuma v optimal'nom upravlenii. – M.: MGU, mekh.-matem. f-t, 2004. – 168 s. (In Russian)]
  26. Galyaev, A.A., Samokhin, A.S, Samokhina, M.A. On problem of optimal observers’ placement on plane // Journal of Physics: Conference Series. – 2021. – Vol. 1864, no. 1. – Art. no.012075. – doi: 10.1088/1742-6596/1864/1/012075.
  27. Galyaev, A., Samokhin, A., Samokhina, M. Application of the Gradient Projection Method to the Problem of Sensors Arrangement for Counteraction to the Evasive Object // 28th Saint Petersburg International Conference on Integrated Navigation Systems (ICINS). – Saint Petersburg, 2021. – p. 9470857.

补充文件

附件文件
动作
1. JATS XML
下载


Creative Commons License
此作品已接受知识共享署名 4.0国际许可协议的许可

Согласие на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика»

1. Я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных»), осуществляя использование сайта https://journals.rcsi.science/ (далее – «Сайт»), подтверждая свою полную дееспособность даю согласие на обработку персональных данных с использованием средств автоматизации Оператору - федеральному государственному бюджетному учреждению «Российский центр научной информации» (РЦНИ), далее – «Оператор», расположенному по адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А, со следующими условиями.

2. Категории обрабатываемых данных: файлы «cookies» (куки-файлы). Файлы «cookie» – это небольшой текстовый файл, который веб-сервер может хранить в браузере Пользователя. Данные файлы веб-сервер загружает на устройство Пользователя при посещении им Сайта. При каждом следующем посещении Пользователем Сайта «cookie» файлы отправляются на Сайт Оператора. Данные файлы позволяют Сайту распознавать устройство Пользователя. Содержимое такого файла может как относиться, так и не относиться к персональным данным, в зависимости от того, содержит ли такой файл персональные данные или содержит обезличенные технические данные.

3. Цель обработки персональных данных: анализ пользовательской активности с помощью сервиса «Яндекс.Метрика».

4. Категории субъектов персональных данных: все Пользователи Сайта, которые дали согласие на обработку файлов «cookie».

5. Способы обработки: сбор, запись, систематизация, накопление, хранение, уточнение (обновление, изменение), извлечение, использование, передача (доступ, предоставление), блокирование, удаление, уничтожение персональных данных.

6. Срок обработки и хранения: до получения от Субъекта персональных данных требования о прекращении обработки/отзыва согласия.

7. Способ отзыва: заявление об отзыве в письменном виде путём его направления на адрес электронной почты Оператора: info@rcsi.science или путем письменного обращения по юридическому адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А

8. Субъект персональных данных вправе запретить своему оборудованию прием этих данных или ограничить прием этих данных. При отказе от получения таких данных или при ограничении приема данных некоторые функции Сайта могут работать некорректно. Субъект персональных данных обязуется сам настроить свое оборудование таким способом, чтобы оно обеспечивало адекватный его желаниям режим работы и уровень защиты данных файлов «cookie», Оператор не предоставляет технологических и правовых консультаций на темы подобного характера.

9. Порядок уничтожения персональных данных при достижении цели их обработки или при наступлении иных законных оснований определяется Оператором в соответствии с законодательством Российской Федерации.

10. Я согласен/согласна квалифицировать в качестве своей простой электронной подписи под настоящим Согласием и под Политикой обработки персональных данных выполнение мною следующего действия на сайте: https://journals.rcsi.science/ нажатие мною на интерфейсе с текстом: «Сайт использует сервис «Яндекс.Метрика» (который использует файлы «cookie») на элемент с текстом «Принять и продолжить».