Які найсучасніші алгоритми для наведення маршрутів на суцільній карті Землі?


14

Припустимо, у мене є автономне поверхневе судно, що працює на сонячних батареях, десь у фіордах Норвегії, що постачається із досить недавнім набором карт, GPS-приймачем і ніякими засобами, що дозволяють мені переносити детальні команди. Це судно повинно дістатися, скажімо, до острова Хайнань якомога раніше.

  • Які детерміновані алгоритми пошуку морського маршруту на земній кулі?
  • Яка їх складність у часі та пам’яті?

  • Чи можу я, наприклад, використати A * після перетворення карти земної кулі на діаграму із сполученими багатокутниками (тобто триангуляція Делоне на кулі / еліпсоїді) та які інші можливі підходи?

Відповіді в ідеалі повинні містити посилання на документи з обговоренням вищезазначених питань.

Як вказував Роб Ланг , алгоритми повинні відповідати звичним критеріям: за відсутності обмежень у часі вести до найкоротшого шляху між будь-якими двома точками Земного океану та морів, або вказувати на невдачу маршрутного пошуку в іншому випадку.

Тут є цікаві підтеми (торгівля часом / обчисленням перед обчисленнями для обчислень в Інтернеті, надання трохи неоптимальних маршрутів до того, як кінцевий термін починається тощо), але вони є допоміжними до основного питання.


1
@JDong - наземна навігація слідує за маршрутами / дорогами, за великим рахунком, отже, A * відбувається природно. Я б використовував попередньо побудований графік.
Мисливець на оленів

1
Ах, я пропустив критичну частину вашого питання: "безперервно". У цьому випадку можуть бути перспективними векторні або потенційні поля.
JDong

1
@RobLang - питання відредаговано.
Мисливець на оленів

1
Для морського маршруту вам потрібно буде взяти до розрахунків рівень моря, вітру та води. Про який корабель ми говоримо? OpenSeaMap забезпечує деякі смуги доставки. Якби ти міг скористатися тими, A * працював би. Я також думаю, що це питання має широке значення для цієї бета-версії.
PiTheNumber

1
Я вважаю, що це питання добре, якщо воно просто запитує найкращі алгоритми динамічного накладання маршрутів для суцільних просторів сьогодні. Я можу спробувати відповісти на це пізніше сьогодні після невеликих досліджень.
JDong

Відповіді:


7

Детерміновані вимоги не все, що обмежує. Це просто означає, що ваш транспортний засіб певний від стану, в якому він знаходиться. Тому, мабуть, ви захочете спланувати шляхи таким чином, що дозволяє уникнути перешкод. Найкращий спосіб, коли я це бачив, - це із планувальниками на основі вибірки. Стівен ЛаВалле написав центральний академічний ресурс на цю тему: Алгоритми планування .

Алгоритм RRT * є одним із описаних ним планувальників. Цей алгоритм генерує дерево простору стану з випадковими вибірками та кількома евристиками для забезпечення доцільності (наприклад, уникнення перешкод) та оптимальності. Детальну інформацію про RRT * можна знайти в книзі LaValle або на веб-сайті Сертака Карамана . Асимптотичні характеристики часу та пам'яті описуються як O (nlogn) для обробки, а O (n) для запитів. Алгоритм лінійний, O (n), і в просторовій складності.


Запропоновано за реф. Буде розглянути можливість прийняти, прочитавши книгу LaValle і перевіривши речі RRT *. Спасибі!
Мисливець на оленів

4

Для подальшого розгляду, потенційні поля є цікавим, недорогим вибором для проходження маршруту. Ви поставите сильний заряд в пункт призначення, і врешті-решт агент приїде на зарядку. Більш технічна стаття Міжнародного фонду для автономних агентів і багатоагентних систем дає більше розумінь.

Векторні поля також є дуже дешевим рішенням, але частіше використовуються для багатоагентного проходження маршрутів . Векторні поля дуже хороші, проте для відкритих майданчиків. Жоден із перерахованих вище методів не гарантує найкоротший шлях, жертвуючи оптимальним шляхом для кращої динамічної реакції.

Комбіновані підходи також є сильними, наприклад, заздалегідь використовуючи A * для створення точкових точок та використання векторних полів для переходу до кожної точки маршруту. Це, мабуть, дасть набагато більш оптимальну поведінку на макромасштабі.

Майте це на увазі, якщо ви придбаєте армію з плавальних роботів.

Використовуючи наш веб-сайт, ви визнаєте, що прочитали та зрозуміли наші Політику щодо файлів cookie та Політику конфіденційності.
Licensed under cc by-sa 3.0 with attribution required.