การหาเส้นทางที่เหมาะสมในสภาพแวดล้อมที่มีอันตรายโดยใช้แผนภาพโวโรนอย
Article Sidebar
Main Article Content
บทคัดย่อ
จุดประสงค์ของงานวิจัยนี้ คือการวิเคราะห์การนำไปประยุกต์ใช้ของแผนภาพโวโรนอย ในกระบวนการหาเส้นทางที่เหมาะสมที่สุดสำหรับอากาศยานทางทหารในพื้นที่เสี่ยงภัย ในอดีตการเลือกเส้นทางของกองกำลังทหารนั้นจะอาศัยประสบการณ์และความสามารถเฉพาะตัวของผู้นำทางทหาร แต่ด้วยสมรภูมิในยุคปัจจุบันมีความซับซ้อนมากขึ้น กองกำลังใหญ่ขึ้น มีการรวมกำลังทั้งทางบก ทางน้ำ ทางอากาศ มีการใช้เรดาร์ตรวจจับแบบเคลื่อนที่ มีการใช้อากาศยานและยานยนต์ไร้คนขับมากยิ่งขึ้น ทำให้การตัดสินใจในการเลือกเส้นทางสำหรับปฏิบัติภารกิจมีความซับซ้อนและยากยิ่งขึ้น ดังนั้นมีความจำเป็นอย่างยิ่งที่จะต้องมีอัลกอริทึมมาช่วยในการวิเคราะห์และคาดเดาเส้นทางที่ดีที่สุดในการปฏิบัติภารกิจแต่ละครั้ง ในงานวิจัยนี้พื้นที่สนใจในสมรภูมิจะถูกแบ่งออกเป็นส่วน ๆ ด้วยแผนภาพโวโรนอย จากนั้นพื้นที่ที่ถูกครอบคลุมด้วยระบบเรดาร์ของข้าศึกจะถูกคำนวณแล้วตัดออกจากเส้นทางที่สามารถใช้เดินทางได้ เส้นทางที่เหลืออยู่ทั้งหมดจะนำมาวิเคราะห์หาเส้นทางที่สั้นที่สุดด้วยอัลกอริทึมของไดก์สตรา ในกระบวนการสุดท้ายจะดำเนินการปรับเส้นทางบินของอากาศยานให้ราบเรียบขึ้นด้วยกระบวนการประมาณค่าด้วยสมการพหุนาม
Downloads
Article Details
อนุญาตภายใต้เงื่อนไข Creative Commons Attribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 International License.
Journal of TCI is licensed under a Creative Commons Attribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 International (CC BY-NC-ND 4.0) licence, unless otherwise stated. Please read our Policies page for more information...
เอกสารอ้างอิง
Al-Dahhan, M. R. H., & Schmidt, K. W. Path Planning Based on Voronoi Diagram and PRM for Omnidirectinal Mobile Robots. 2019.
Artuñedo, A., Godoy, J., & Villagra, J. A comparison of local path-planning interpolation methods for autonomous driving in urban environments. In Industriales research meeting, p. 147, 2017.
Aurenhammer, F., Voronoi diagrams: A survey of a fundamental geometric data structure, ACM Computing Surveys, 23, 345-405, 1991.
Banfi, J., & Campbell, M., High-Level Path Planning in Hostile Dynamic Environments, In Proceedings of the 18th International Conference on Autonomous Agents and Multi Agent Systems, 1799-1801, 2019.
Beard, R. W., McLain, T. W., Goodrich, M. and Anderson, E. P., Coordinated target assignment and intercept for unmanned air vehicles, IEEE Transactions on Robotics and Automation, 18, 911–922, 2002.
Bortoff, S. A., Path planning for UAVs, In Proceedings of the American Control Conference, 6, 364 – 368, 2000.
Broumi, S., Bakal, A., Talea, M., Smarandache, F., & Vladareanu, L., Applying Dijkstra algorithm for solving neutrosophic shortest path problem, In 2016 International Conference on Advanced Mechatronic Systems (ICAMechS), 412-416, IEEE, 2016.
Candeloro, M., Lekkas, A. M., & Sørensen, A. J., A Voronoi-diagram-based dynamic path-planning system for underactuated marine vessels, Control Engineering Practice, 61, 41-54. 2017.
Cormen, T. H., Leiserson, C. E., Rivest, R. L., Stein, C., Dijkstra's algorithm, Introduction to Algorithms (Second ed.), MIT Press and McGraw-Hill, 595–601, 2001.
Dai, R., & Cochran Jr, J., Path planning and state estimation for unmanned aerial vehicles in hostile environments, Journal of guidance, control, and dynamics, 33(2), 595-601. 2010.
Dijkstra, E., A note on two problems in conexion with graphs, Numerische Mathematik, 1, 269-271, 1959.
Garrido, S., Moreno, L., and Blanco, D., Voronoi diagram and Fast Marching applied to path planning, In Proceedings of ICRA, 3049-3054, 2006.
Garrido, S., & Moreno, L., Mobile robot path planning using voronoi diagram and fast marching, In Robotics, Automation, and Control in Industrial and Service Settings, 92-108, IGI Global, 2015.
Liang, Y., Juntong, Q., Jizhong, X. and Xia, Y., A literature review of UAV 3D path planning, IEEE Xplore, 2015.
Mahafza, B., Radar Systems Analysis and Design Using MATLAB, Chapman & Hall/CRC, 2000.
Mahafza, B and Elsherbeni, A., MATLAB Simulations for Radar Systems Design, Chapman & Hall/CRC, 2004.
Makarov, I., Polyakov, P., & Karpichev, R., Voronoi-based Path Planning based on Visibility and Kill/Death RatioTactical Component, In AIST (Supplement), 129-140, 2018.
Mclain T. W. and Beard, R. W., Trajectory planning for coordinated rendezvous of unmanned air vehicles, In Proceedings of the AIAA Guidance, Navigation, and Control Conference, 1247–1254, 2000.
Murphy, R., Uryasev, S. and Zabarankin, M., Trajectory optimization in a threat environment, Research report 9, Department of Industrial and Systems Engineering, University of Florida, 2003.
Özcan, M., & Yaman, U., A continuous path planning approach on Voronoi diagrams for robotics and manufacturing applications, Procedia Manufacturing, 38, 1-8. 2019.
Qing, G., Zheng, Z., & Yue, X., Path-planning of automated guided vehicle based on improved Dijkstra algorithm, In 2017 29th Chinese control and decision conference (CCDC), 7138-7143, IEEE, 2017.
Richards, 2005 Richards, M. A., Fundamentals of Radar Signal Processing, New York: McGraw-Hill, 2005.
Schatzman, M., Numerical Analysis: A Mathematical Introduction, Oxford, Clarendon Press, 2002.
Shi, Y., Zhang, L., & Dong, S., Path Planning of Anti-ship Missile based on Voronoi Diagram and Binary Tree Algorithm, Defence Science Journal, 69(4), 369-377. 2019.
Skolnik, M., Radar Handbook, McGraw-Hill, 1990.
Skolnik, M. Introduction to Radar Systems, 3rd Ed. New York: McGraw-Hill, 2001.
Tang, F., You, X., Zhang, X., & Li, K., Hexagon-Based Generalized Voronoi Diagrams Generation for Path Planning of Intelligent Agents, Mathematical Problems in Engineering, 2020.
Turnbull, O., Lawry, J., Lowenberg, M., & Richards, A., A cloned linguistic decision tree controller for real-time path planning in hostile environments, Fuzzy Sets and Systems, 293, 1-29, 2016.
Willis, N. J. Bistatic Radar, Raleigh, NC: SciTech Publishing, 2005.
Yang, L., Qi, J., Xiao, J., & Yong, X., A literature review of UAV 3D path planning, In Proceeding of the 11th World Congress on Intelligent Control and Automation, 2376-2381, IEEE, 2014.
