eLIAN: Enhanced Algorithm for Angle-Constrained Path Finding

Публикации

?

eLIAN: Enhanced Algorithm for Angle-Constrained Path Finding

P. 206–217.

Natalia Soboleva, Konstantin Yakovlev

Язык: английский

DOI

В книге

Proceedings 16th Russian Conference on Artificial Intelligence (RCAI 2018)

Issue 934. , Cham: Springer, 2018.

Implementation of Rev1 and Rev2 Bug Family Algorithms in ROS Noetic

Roslavtsev M., Eryomin A., Safin R. и др., , in: 2024 8th International Conference on Information, Control, and Communication Technologies (ICCT).: IEEE, 2024. P. 1–5.

Добавлено: 25 ноября 2025 г.

ROS-based navigation in unknown environment using the InsertBug algorithm: Issues of practical usage

Nekerov I., Safin R., Tsoy T. и др., Ученые записки Казанского университета. Серия: Физико-математические науки 2025 Vol. 167 No. 1 P. 38–53

BUG-алгоритмы являются эффективным решением для локальной навигации роботов в неизвестных средах. В статье рассмотрены особенности и сложности практической реализации алгоритма InsertBug на базе робототехнической операционной системы ROS, который использует данные лазерного дальномера и одометрии для построения локально оптимального пути в неизвестной среде. Апробация разработанного алгоритма проводилась на роботе TurtleBot 3 Burger в виртуальной среде Gazebo. ...

Добавлено: 25 ноября 2025 г.

Implementation and Validation of the CautiousBug Algorithm in ROS Noetic

Мишенин Р. М., Eryomin A., Tsoy T. и др., , in: 2024 8th International Conference on Information, Control, and Communication Technologies (ICCT).: IEEE, 2024. Ch. 51 P. 1–4.

Добавлено: 28 мая 2025 г.

ROS-based navigation in unknown environment with TangentBug Algorithm: issues of practical usage

Gorokhov L., Safin R., Магид Е. А., , in: Proceedings Volume 13404, Fifth International Conference on Control, Robotics, and Intelligent System (CCRIS 2024).: SPIE, 2024. Ch. 134040X.

Добавлено: 19 февраля 2025 г.

Implementation of Bug1 and Bug2 Basic Path-Planning Algorithms for a TurtleBot 3 Robot in ROS Noetic

Spektor I., Zagirov A., Safin R. и др., , in: Proceedings Of The 2024 International Conference On Artificial Life And Robotics February 22 To 25, 2024 J:Com Horutohall, Oita, Japan. 29Th Arob International Meeting Series.: ALife Robotics Corporation Ltd., 2024. P. 272–275.

Добавлено: 19 февраля 2025 г.

2.5D Mapping, Pathfinding and Path Following For Navigation Of A Differential Drive Robot In Uneven Terrain

Дергачев С. А., Яковлев К. С., Муравьев К. Ф., , in: IFAC-PapersOnLineVol. 55. Issue 38: 13th IFAC Symposium on Robot Control SYROCO 2022.: Elsevier, 2022. P. 80–85.

Добавлено: 8 сентября 2023 г.

Modified E3 exploration algorithm for unknown environments with obstacles

Mavrin I., Tsoy T., Магид Е. А., , in: 2022 13th Asian Control Conference (ASCC).: IEEE, 2022. P. 1413–1418.

Добавлено: 28 октября 2022 г.

Разработка и имплементация сплайн-алгоритма планирования пути в среде ROS/Gazebo

Лавренов Р. О., Магид Е. А., Мацуно Ф. и др., Информатика и автоматизация (Труды СПИИРАН) 2019 Т. 18 № 1 С. 57–84

Планирование пути для автономных мобильных устройств является важной задачей в робототехнике. При планировании пути принято использовать один из двух классических подходов: глобальный, когда карта полностью известна, и локальный, в котором устройство по мере движения обнаруживает препятствия с помощью различных бортовых датчиков. На основе этих двух подходов также создаются алгоритмы, сочетающие в себе сильные стороны глобального ...

Добавлено: 9 ноября 2021 г.

Prioritizing Tasks Within a Robotic Transportation System for a Smart Hospital Environment

Safin R., Lavrenov R., Tsoy T. и др., , in: Interactive Collaborative Robotics: 6th International Conference, ICR 2021, St. Petersburg, Russia, September 27–30, 2021, Proceedings.: Springer, 2021. Ch. 16 P. 182–193.

Добавлено: 21 октября 2021 г.

Revisiting Bounded-Suboptimal Safe Interval Path Planning

Яковлев К. С., Andreychuk A., Stern R., , in: Proceedings of the 30th International Conference on Automated Planning and Scheduling (ICAPS 2020).: AAAI Press, 2020. P. 300–304.

Добавлено: 21 октября 2020 г.

GAN Path Finder: Preliminary results

Soboleva Natalia, Яковлев К. С., , in: Proceedings of the 42nd German Conference on Artificial Intelligence (KI 2019), Kassel, Germany, September 23-26, 2019.: Springer, 2019. P. 316–324.

Добавлено: 3 февраля 2020 г.

Path Finding for the Coalition of Co-operative Agents Acting in the Environment with Destructible Obstacles

Andreychuk A., Яковлев К. С., , in: Interactive Collaborative Robotics: Third International Conference, ICR 2018, Leipzig, Germany, September 18–22, 2018, Proceedings.: Springer, 2018. P. 13–22.

Добавлено: 13 августа 2019 г.

Методы планирования траектории на плоскости с учетом геометрических ограничений

Андрейчук А. А., Яковлев К. С., Известия РАН. Теория и системы управления 2017 № 6 С. 125–140

Задача планирования траектории на плоскости рассматривается как задача поиска пути на графе специального вида. Анализируются алгоритмы, способные решать задачу с учетом геометрических ограничений, а именно в предположении, что траектория представляет собой упорядоченный набор отрезков - секций, таких, что угол между любыми двумя последовательными секциями не превышает заданного порогового значения. Такая постановка весьма актуальна при разработке эффективных методов навигации ...

Добавлено: 28 сентября 2018 г.

Voronoi-based Path Planning based on Visibility and Kill/Death Ratio Tactical Component

Макаров И. А., Pavel Polyakov, Roman Karpichev, , in: Supplementary Proceedings of the 7th International Conference on Analysis of Images, Social Networks and Texts (AIST-SUP 2018), Moscow, Russia, July 5-7, 2018.: Aachen: CEUR Workshop Proceedings, 2018. P. 129–140.

We present an obstacle avoiding path planning method based on a Voronoi diagram adjusted with tactical component in a first-person shooter video game. We use a visibility measure to aggregate information on cover positions in offline and online game modes. In order to incorporate online learning based on frag map, we introduce a path finding ...

Добавлено: 5 сентября 2018 г.

Grid Path Planning with Deep Reinforcement Learning: Preliminary Results

Панов А. И., Яковлев К. С., Suvorov R. E., Procedia Computer Science 2018 Vol. 123 P. 347–353

Добавлено: 3 сентября 2018 г.

Applying MAPP Algorithm for Cooperative Path Finding in Urban Environments

Andreychuk A., Яковлев К. С., , in: Interactive Collaborative Robotics: Second International Conference, ICR 2017, Hatfield, UK, September 12-16, 2017, Proceedings.: Springer, 2017. P. 1–10.

Добавлено: 6 ноября 2017 г.

Automatic Path Planning for an Unmanned Drone with Constrained Flight Dynamics

Яковлев К. С., Makarov D., Scientific and Technical Information Processing 2015 Vol. 42 No. 5 P. 347–358

Добавлено: 17 июля 2017 г.

Метод разрешения конфликтов при планировании пространственных траекторий для группы беспилотных летательных аппаратов

Яковлев К. С., Андрейчук А. А., В кн.: Третий Всероссийский научно-практический семинар «Беспилотные транспортные средства с элементами искусственного интеллекта» (БТС-ИИ-2016, 22-23 сентября 2016 г., г. Иннополис, Республика Татарстан, Россия): Труды семинара.: М.: Перо, 2016. С. 31–40.

В работе рассматривается задача планирования совокупности траекторий для группы интеллектуальных агентов (беспилотных летательных аппаратов) в двухмерном случае. Исследуется децентрализованный подход к ее решению, когда процесс построения траекторий осуществляется независимо, а согласование и устранение конфликтов – централизовано. Предлагается новый метод разрешения конфликтов, использующий как механизмы задержки агентов, так и оригинальную процедуру локального перепланирования траектории. ...

Добавлено: 17 июля 2017 г.

Any-Angle Pathfinding for Multiple Agents Based on SIPP Algorithm

Яковлев К. С., Andreychuk A., , in: Proceedings of the 27th International Conference on Automated Planning and Scheduling (ICAPS 2017).: Palo Alto: AAAI Press, 2017. P. 586–593.

Добавлено: 17 июля 2017 г.