Cuenca, Ecuador
Madrid, España
Arica, Chile
En este artículo se presenta el análisis de tres técnicas de planificación de trayectorias para resolver un sistema bola-laberinto con una plataforma de dos grados de libertad. El objetivo del sistema es que la bola recorra una trayectoria desde un punto inicial hasta un punto de destino (definidos por el usuario) en el laberinto. Para lo cual se implementaron los algoritmos RRT (Rapidly Exploring Random Trees), PRM (Probabilistic Roadmap) y los diagramas de Voronoi junto con el algoritmo de búsqueda A*. La arquitectura del sistema consta de cuatro subsistemas denominados mecánico, de visión, de planificación y de control. La principal contribución del trabajo es la evaluación de los algoritmos en un sistema físico, así como un análisis de resultados completo (gráfico y analítico). La evaluación experimental se basa en el análisis de cuatro configuraciones diferentes del laberinto y las métricas de tiempo de ejecución y longitud de la trayectoria. En este contexto, se realizaron 20 ejecuciones de cada algoritmo para cada configuración, luego se determinó el tiempo medio y la distancia media junto con sus intervalos de confianza del 95%. Los principales resultados muestran que el algoritmo RRT presenta mayor variación en sus resultados, la trayectoria con mayor longitud y el mejor rendimiento en cuanto a tiempo de ejecución. Por otra parte, el algoritmo PRM genera la trayectoria con menor longitud, sin embargo, tiene el peor rendimiento con respecto al tiempo de ejecución. Finalmente, la técnica con diagramas de Voronoi tiene menor variación en sus datos y presenta la trayectoria más suave y equidistante entre las paredes del laberinto.
This paper analyzes three path planning techniques to solve a ball-maze system with a two-degree-of-freedom platform. The system's objective focuses on the ball traveling a path from an initial point to a final point (defined by the user) in the maze. The RRT algorithms (Rapidly Exploring Random Trees), PRM (Probabilistic Roadmap), and Voronoi diagrams were implemented using the A* search algorithm.
The system architecture consists of four subsystems called mechanical, vision, planning, and control. The main contribution of this work is the evaluation of the algorithms on a physical system and a complete results analysis (graphical and analytical). The experimental tests were performed based on analyzing four different maze configurations, the run time, and path length metrics. In this context, 20 algorithm executions were developed for each configuration, then the meantime and mean length and their 95% confidence intervals were determined. The main results show that the RRT algorithm presents a more significant variation in its data, the longest path length, and the best performance in terms of run time. Moreover, the PRM algorithm generates the path with the shortest length but has the worst performance concerning run time. Finally, the Voronoi diagrams' technique takes less time to execute, has less variation in its data, and presents the smoothest and equidistant path between the maze walls.
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