מה זה Motion planning?
Motion planning, המכונה גם Path Planning או תכנון תנועה הוא בעיה חישובית ברובוטיקה ובתחומים אחרים הכרוכה בחישוב של רצף
של תצורות חוקיות המעביר ישות מעמדת התחלה לעמדת קצה תוך הימנעות מהתנגשויות עם מכשולים.
זו בעיה מהותית ברובוטיקה, כלי רכב אוטונומיים, גרפיקה ממוחשבת ואנימציה.
להלן כמה היבטים מרכזיים של תכנון תנועה:
המטרה: המטרה העיקרית היא לקבוע נתיב שאובייקט (כמו רובוט או כלי רכב) צריך ללכת כדי להגיע למיקום
יעד מבלי לפגוע במכשולים.
סביבה: האובייקט פועל בסביבה שעשויה להיות ידועה מראש (סטטית) או יכולה להשתנות באופן דינמי (דינמי).
בסביבות דינאמיות, אלגוריתם תכנון התנועה צריך להסתגל לשינויים בזמן אמת.
אילוצים: אלה כוללים את האילוצים הפיזיים של האובייקט הנע (כמו גודלו, צורתו ויכולתו לנוע בדרכים מסוימות)
וכן את האילוצים הסביבתיים (כמו מחסומים, עצמים נעים אחרים או מאפייני שטח).
יישומים: מלבד רובוטיקה וכלי רכב אוטונומיים, נעשה שימוש בתכנון תנועה בביולוגיה מולקולרית (למודל של תנועה מולקולרית ואינטראקציות),
משחקי וידאו (לשליטה בדמויות שאינן משחקות), ובייצור (לתכנות תנועות של כלים אוטומטיים).
שיטות: ישנם אלגוריתמים שונים המשמשים לתכנון תנועה, כגון אלגוריתם חיפוש A* עבור נתיבים מבוססי רשת,
חקירה מהירה של עצים אקראיים (RRT) לחקירה יעילה של חללים גדולים, ואלגוריתם של Dijkstra למציאת הנתיב הקצר ביותר בגרף משוקלל.
תכנון תנועה הוא קריטי בפיתוח מערכות המקיימות אינטראקציה בטוחה ויעילה עם הסביבה שלהן, והוא משלב אלמנטים
ממדעי המחשב, הנדסה ומתמטיקה.
מי זקוק לטכנולוגיות Motion planning?
לתכנון תנועה יש חשיבות מכרעת בתעשיות ובתחומים שונים.
להלן כמה מהנהנים והאפליקציות והשימושים העקריים של Motion planning:
רובוטיקה: ברובוטיקה, תכנון תנועה חיוני כדי לאפשר לרובוטים לבצע משימות כמו הרכבת מוצרים, ניווט בין סביבות ואינטראקציה
עם בני אדם ורובוטים אחרים מבלי לגרום להתנגשויות.
כלי רכב אוטונומיים: מכוניות בנהיגה עצמית, מל”טים ומערכות אוטונומיות אחרות משתמשות בתכנון תנועה כדי לנווט בבטחה בסביבותיהן,
הימנעות ממכשולים והתאמת נתיביהם בהתבסס על שינויים דינמיים בסביבתם.
ייצור ואוטומציה: מכונות אוטומטיות במפעלי ייצור, כגון זרועות רובוטיות וכלי רכב מונחים אוטומטיים, מסתמכות על תכנון תנועה
כדי לבצע משימות מורכבות כמו איסוף והנחת פריטים, ריתוך ופעולות דיוק אחרות ללא הפרעות.
שירותי בריאות: ברובוטיקה רפואית, תכנון תנועה משמש למשימות החל מניתוח מורכב המבוצע על ידי מערכות רובוטיות
ועד לציוד ניטור אוטומטי המנווט במחלקות בית החולים.
משחקי וידאו ואנימציה: מפתחים משתמשים בתכנון תנועה כדי לשלוט בהתנהגות של דמויות ואובייקטים בסביבות וירטואליות,
מה שהופך את התנועות שלהם למציאותיות ולהימנע מחפיפות לא מציאותיות עם אובייקטים אחרים.
לוגיסטיקה: מערכות אוטומטיות במחסנים, כולל רובוטים הלוקחים ומאחסנים פריטים, דורשות תכנון תנועה יעיל
כדי לייעל נתיבים ולצמצם את זמן התפעול.
הגנה ואבטחה: רובוטים המשמשים לסילוק פצצות או למשימות מעקב משתמשים בתכנון תנועה כדי לנווט בסביבות
מאתגרות בבטחה וביעילות.
מחקר: בתחומים כמו חקר חלל ומחקר תת-מימי, רובוטים המצוידים ביכולות תכנון תנועה יכולים לחקור
אזורים שאינם נגישים לבני אדם אחרת.
אוטומציה ביתית: רובוטים ביתיים, כגון שואבי אבק ומכסחות דשא, משתמשים גם בתכנון תנועה
כדי לנווט בבית או בגינה ביעילות.
טכנולוגיות Motion planning
טכנולוגיות Motion planning כוללות מגוון אלגוריתמים וטכניקות שנועדו לפתור את אתגרי מציאת נתיבים והימנעות ממכשולים בסביבות מורכבות.
להלן כמה מהטכנולוגיות והשיטות הנפוצות ביותר בתכנון תנועה:
אלגוריתמים מבוססי גרפים
אלגוריתם חיפוש A*: אלגוריתם חיפוש פופולרי המשמש למציאת הנתיב הקצר ביותר מנקודת התחלה למיקום יעד בגרף.
הוא משתמש בהיוריסטיקה כדי לייעל את תהליך החיפוש.
האלגוריתם של דיקסטרה: דומה ל-A*, אך אינו משתמש בהיוריסטיקה.
זה יעיל למציאת הנתיב הקצר ביותר שבו עלות התנועה אחידה.
אלגוריתם בלמן-פורד: שימושי עבור גרפים עם משקלים שליליים, מספק דרך לזהות מחזורים שליליים.
אלגוריתמים מבוססי דגימה
חקר מהיר של עץ אקראי (RRT): אלגוריתם זה חוקר במהירות חללים גדולים על ידי בנייה אקראית של עץ ממלא חלל.
העץ נבנה בהדרגה עם קודקודים נוספים באמצעות דגימות אקראיות ממרחב החיפוש.
RRT* ו-RRT-Connect: גרסאות של RRT המותאמות לביצועים טובים יותר מבחינת איכות נתיב ויעילות חישובית.
מפות דרכים הסתברותיות (PRM): בונה גרף על ידי דגימה אקראית של נקודות בחלל וחיבורן עם נתיבים פשוטים, שימושיים למצבים
מרובי שאילתות במרחבים בעלי ממדים גבוהים.
שיטות מבוססות רשת
משמש בסביבות שניתן לייצג אותן בקלות כרשתות, כאשר כל תא ברשת ניתן למעבר או חסום.
מציאת נתיב מושגת על ידי מעבר מתא לתא עד הגעה ליעד.
שדות פוטנציאל מלאכותי
משמש בעיקר למניעת התנגשות בזמן אמת.
עצמים נמשכים למטרות על ידי שדה כבידה מדומה ונדחים על ידי מכשולים באמצעות כוח דוחה, המדמה את הדינמיקה של חלקיקים.
גישת חלון דינמי
בשימוש נפוץ בניווט רובוטים שבו מוערכים המהירויות שניתן להגיע אליהן תוך פרק זמן קצר, תוך שילוב של הדמיית מסלול עם
דגימת מהירות כדי למנוע מכשולים.
שליטה אופטימלית ואופטימיזציה של מסלול
שיטות אלו משמשות להפקת מסלולים על ידי פתרון בעיות אופטימיזציה הממזערות פונקציות עלות בכפוף לאילוצים דינמיים ולתנאי גבול.
טכניקות כמו בקרת מודל חיזוי (MPC) נכללות בקטגוריה זו.
טכניקות למידת מכונה
למידת חיזוק: משמש לפיתוח מדיניות בקרה הלומדים בצורה אדפטיבית לנווט בסביבות על סמך תגמולים ועונשים.
למידה עמוקה: ניתן לאמן רשתות עצביות לפרש קלט חיישנים מורכבים ולקבל החלטות תכנון נתיב ישירות מנתונים גולמיים,
למידה של נתיבים אופטימליים ממערכי נתונים גדולים של ניווטים מוצלחים.
מערכות היברידיות
משלב שתיים או יותר מהשיטות לעיל כדי למנף את היתרונות של כל אחת מהן, במיוחד בתרחישים מורכבים הכוללים סביבות דינמיות וחוסר ודאות.
