Analýza požadavků na řídicí algoritmy robotů s výraznou dynamikou ; Requirements Analysis for Control Algorithms for Robots with High Dynamics
Saved in:
| Title: | Analýza požadavků na řídicí algoritmy robotů s výraznou dynamikou ; Requirements Analysis for Control Algorithms for Robots with High Dynamics |
|---|---|
| Authors: | Kryštof Švejda |
| Contributors: | Pecka Martin, Hulchuk Vsevolod |
| Publisher Information: | České vysoké učení technické v Praze. Vypočetní a informační centrum. Czech Technical University in Prague. Computing and Information Centre. |
| Publication Year: | 2025 |
| Collection: | Czech Technical University in Prague: Digital Library / České vysoké učení technické v Praze: Digitální knihovna ČVUT |
| Subject Terms: | mobilní robotika, Helhest, ROS 2, Navigation 2, lokální plánovač/kontroler, Gazebo, vysoká dynamika, mobile robotics, local planner/controller, Gazebo simulation, high dynamics |
| Description: | Bakalářská práce se věnuje tématu sledovaní cesty mobilním robotem s vysokou dynamikou. Práce porovnává pět lokálních řídicích algoritmů v rámci známého frameworku Nav2: Model Predictive Path Integral (MPPI), Dynamic Window Approach (DWB), Graceful Controller (GC), Regulated Pure Pursuit (RPP) a Vector Pursuit (VP) pro vysoce dynamickou tříkolovou platformu Helhest. V realistické simulaci Gazebo se měřila rychlost, plynulost, odchylka od dráhy, bezpečný odstup od překážek a zatížení CPU. Z šesti scénářů vyšlo najevo, že Vector Pursuit nabízí nejlepší kompromis mezi přesností, rychlostí a výpočetní náročností, a je proto doporučen pro nasazení. Priležitostnými kandidaty jsou také MPPI a GC. ; This bachelor thesis deals with the topic of path tracking by a mobile robot with high dynamics. The thesis compares five local control algorithms within the well-known Nav2 framework: Model Predictive Path Integral (MPPI), Dynamic Window Approach (DWB), Graceful Controller (GC), Regulated Pure Pursuit (RPP) and Vector Pursuit (VP) on the highly dynamic threewheeled Helhest robot. A physicsaccurate Gazebo simulation evaluates speed, smoothness, path error, obstacle clearance and CPU load across six scenarios. Results show Vector Pursuit delivers the most balanced mix of accuracy, runtime and computational efficiency, making it the recommended default for Helhest deployment. MPPI and GC are also occasional candidates for some scenarios. |
| Document Type: | bachelor thesis |
| File Description: | application/pdf; application/octet-stream |
| Language: | unknown |
| Relation: | https://hdl.handle.net/10467/122559 |
| Availability: | https://hdl.handle.net/10467/122559 |
| Rights: | A university thesis is a work protected by the Copyright Act. Extracts, copies and transcripts of the thesis are allowed for personal use only and at one?s own expense. The use of thesis should be in compliance with the Copyright Act http://www.mkcr.cz/assets/autorske-pravo/01-3982006.pdf and the citation ethics http://knihovny.cvut.cz/vychova/vskp.html ; Vysokoškolská závěrečná práce je dílo chráněné autorským zákonem. Je možné pořizovat z něj na své náklady a pro svoji osobní potřebu výpisy, opisy a rozmnoženiny. Jeho využití musí být v souladu s autorským zákonem http://www.mkcr.cz/assets/autorske-pravo/01-3982006.pdf a citační etikou http://knihovny.cvut.cz/vychova/vskp.html |
| Accession Number: | edsbas.FA2F4CCE |
| Database: | BASE |
Nájsť tento článok vo Web of Science | Abstract: | Bakalářská práce se věnuje tématu sledovaní cesty mobilním robotem s vysokou dynamikou. Práce porovnává pět lokálních řídicích algoritmů v rámci známého frameworku Nav2: Model Predictive Path Integral (MPPI), Dynamic Window Approach (DWB), Graceful Controller (GC), Regulated Pure Pursuit (RPP) a Vector Pursuit (VP) pro vysoce dynamickou tříkolovou platformu Helhest. V realistické simulaci Gazebo se měřila rychlost, plynulost, odchylka od dráhy, bezpečný odstup od překážek a zatížení CPU. Z šesti scénářů vyšlo najevo, že Vector Pursuit nabízí nejlepší kompromis mezi přesností, rychlostí a výpočetní náročností, a je proto doporučen pro nasazení. Priležitostnými kandidaty jsou také MPPI a GC. ; This bachelor thesis deals with the topic of path tracking by a mobile robot with high dynamics. The thesis compares five local control algorithms within the well-known Nav2 framework: Model Predictive Path Integral (MPPI), Dynamic Window Approach (DWB), Graceful Controller (GC), Regulated Pure Pursuit (RPP) and Vector Pursuit (VP) on the highly dynamic threewheeled Helhest robot. A physicsaccurate Gazebo simulation evaluates speed, smoothness, path error, obstacle clearance and CPU load across six scenarios. Results show Vector Pursuit delivers the most balanced mix of accuracy, runtime and computational efficiency, making it the recommended default for Helhest deployment. MPPI and GC are also occasional candidates for some scenarios. |
|---|