2. Related research
In the construction domain, different algorithms have been
used or evaluated for construction equipment path planning. For
example, Soltani et al. [30] have evaluated the performance of
three algorithms (Dijkstra, A⁄ and Genetic Algorithms (GA)) for
path planning in construction sites. Paths of site operatives and
vehicles are evaluated based on three criteria: short distance, low
safety risks and high visibility. Their experimental results have
shown that Dijkstra and A⁄ can find optimal solutions but suffer
from the dimensional constraints; therefore, these two algorithms
are inefficient in solving large scale problem. The GA algorithm
takes relatively less time in finding a near-optimum solution; however,
the limitations are less accurate solutions and a time-consuming
fine-tuning process. Furthermore, the above mentioned
research is based on a 2D discrete grid representation of the site,
and only offline planning is investigated.
Tserng et al. [33] have proposed a methodology and several
algorithms for interactive motion planning that are developed for
multi-equipment landfill operations in an Automated Landfill System
(ALS). This methodology simulates the operational processes
of landfill vehicles and equipment in planning a landfill project.
However, this system depends on pre-defined patterns to do motion
planning for the equipment, which prevents the system from
solving actual cases where there could be equipment on site that
does not follow any of the specified moving patterns.
Kim et al. [20] have introduced a path-planning method for a
mobile construction robot to find a continuous collision-free path
from the initial position of the construction robot to its goal position.
This work presents an improved Bug-based algorithm, called
SensBug, which can produce an effective and short path in an unknown
environment with both stationary and moving obstacles.
However, their method did not improve the safety in all variations
of bug algorithms where generated paths touch the obstacles.
Sivakumar et al. [29] have tried different algorithms, such as A⁄
and GAs to optimize the collision-free path for cooperative lifting
with two cranes. In the research of Ali et al. [2], a GA is used and
compared with the A⁄ algorithm, and the former is considered a
better solution for two cranes working together. However, the
authors have assumed that the site contains only static obstacles,
and the proposed solutions provide only off-line planning, rather
than real-time control of the movement. In addition, a fitness evaluation
is applied by checking the coordination of two cranes,
where the constraints from the lifting object are taken into
consideration.
Kang and Miranda [16] have proposed an incremental decoupled
method to plan motions for multiple cranes so that collisions
among any of the cranes are avoided as are possible collisions between
the cranes and the transported objects. Three different algorithms
were integrated to find a path efficiently [16–18]. These
three algorithms are conceptually similar to the Rapidly-exploring
Random Trees (RRT) algorithm but are simplified for the specific
case of a tower crane. This approach is efficient but it is incomplete,
i.e., it may fail to find a solution even if there is one. Although this
research considered dynamic changes on site to make the path
more realistic, it was assumed that the environment information
was known by exactly following the work schedule. The real situation
on site is that unknown objects should be monitored using
sensors and taken into account to ensure the collision-free movement
of equipment [39].
In the case of motion planning for equipment on construction
sites, the model-based approach should be used during the planning
stage. In this approach, a 3D model of the site is available
and full information about the geometry of the equipment and
the obstacles is given beforehand, so path planning becomes a
one-time off-line operation. During the execution stage, the dynamic
environment needs sensor-based planning with the
assumption that some obstacles are unknown. This lack of information
is compensated for by local on-line (real-time) information
coming from sensory feedback [31]. The difference between motion
planning for equipment on construction sites and the robotic
exploration in an unknown environment is that every task carried
out on a construction site has a schedule; therefore, the unknown
information can be assumed to be minor or less essential to the
whole plan most of the time, and a motion re-planning approach
can efficiently modify the off-line plan based on real-time sensed
data
2. Related researchIn the construction domain, different algorithms have beenused or evaluated for construction equipment path planning. Forexample, Soltani et al. [30] have evaluated the performance ofthree algorithms (Dijkstra, A⁄ and Genetic Algorithms (GA)) forpath planning in construction sites. Paths of site operatives andvehicles are evaluated based on three criteria: short distance, lowsafety risks and high visibility. Their experimental results haveshown that Dijkstra and A⁄ can find optimal solutions but sufferfrom the dimensional constraints; therefore, these two algorithmsare inefficient in solving large scale problem. The GA algorithmtakes relatively less time in finding a near-optimum solution; however,the limitations are less accurate solutions and a time-consumingfine-tuning process. Furthermore, the above mentionedresearch is based on a 2D discrete grid representation of the site,and only offline planning is investigated.Tserng et al. [33] have proposed a methodology and severalalgorithms for interactive motion planning that are developed formulti-equipment landfill operations in an Automated Landfill System(ALS). This methodology simulates the operational processesof landfill vehicles and equipment in planning a landfill project.However, this system depends on pre-defined patterns to do motionplanning for the equipment, which prevents the system fromsolving actual cases where there could be equipment on site thatdoes not follow any of the specified moving patterns.Kim et al. [20] have introduced a path-planning method for amobile construction robot to find a continuous collision-free pathfrom the initial position of the construction robot to its goal position.This work presents an improved Bug-based algorithm, calledSensBug, which can produce an effective and short path in an unknownenvironment with both stationary and moving obstacles.However, their method did not improve the safety in all variationsof bug algorithms where generated paths touch the obstacles.Sivakumar et al. [29] have tried different algorithms, such as A⁄and GAs to optimize the collision-free path for cooperative liftingwith two cranes. In the research of Ali et al. [2], a GA is used andcompared with the A⁄ algorithm, and the former is considered abetter solution for two cranes working together. However, theauthors have assumed that the site contains only static obstacles,and the proposed solutions provide only off-line planning, ratherthan real-time control of the movement. In addition, a fitness evaluationis applied by checking the coordination of two cranes,where the constraints from the lifting object are taken intoconsideration.Kang and Miranda [16] have proposed an incremental decoupledmethod to plan motions for multiple cranes so that collisionsamong any of the cranes are avoided as are possible collisions betweenthe cranes and the transported objects. Three different algorithms
were integrated to find a path efficiently [16–18]. These
three algorithms are conceptually similar to the Rapidly-exploring
Random Trees (RRT) algorithm but are simplified for the specific
case of a tower crane. This approach is efficient but it is incomplete,
i.e., it may fail to find a solution even if there is one. Although this
research considered dynamic changes on site to make the path
more realistic, it was assumed that the environment information
was known by exactly following the work schedule. The real situation
on site is that unknown objects should be monitored using
sensors and taken into account to ensure the collision-free movement
of equipment [39].
In the case of motion planning for equipment on construction
sites, the model-based approach should be used during the planning
stage. In this approach, a 3D model of the site is available
and full information about the geometry of the equipment and
the obstacles is given beforehand, so path planning becomes a
one-time off-line operation. During the execution stage, the dynamic
environment needs sensor-based planning with the
assumption that some obstacles are unknown. This lack of information
is compensated for by local on-line (real-time) information
coming from sensory feedback [31]. The difference between motion
planning for equipment on construction sites and the robotic
exploration in an unknown environment is that every task carried
out on a construction site has a schedule; therefore, the unknown
information can be assumed to be minor or less essential to the
whole plan most of the time, and a motion re-planning approach
can efficiently modify the off-line plan based on real-time sensed
data
การแปล กรุณารอสักครู่..
2. การวิจัยที่เกี่ยวข้อง
ในโดเมนก่อสร้างขั้นตอนวิธีการที่แตกต่างกันได้รับการ
ใช้งานหรือการประเมินผลสำหรับการวางแผนเส้นทางอุปกรณ์ก่อสร้าง สำหรับ
ตัวอย่างเช่น Soltani et al, [30] มีการประเมินประสิทธิภาพการทำงานของ
อัลกอริทึม (Dijkstra, A/ และขั้นตอนวิธีทางพันธุกรรม (GA)) สำหรับ
เส้นทางการวางแผนในสถานที่ก่อสร้าง เส้นทางของการปฏิบัติการสถานที่และ
ยานพาหนะมีการประเมินขึ้นอยู่กับเกณฑ์ที่สาม: ระยะสั้นต่ำ
ความเสี่ยงด้านความปลอดภัยและการมองเห็นสูง ผลการทดลองของพวกเขาได้
แสดงให้เห็นว่า Dijkstra A/ และสามารถหาทางแก้ปัญหาที่ดีที่สุด แต่ต้องทนทุกข์ทรมาน
จากข้อ จำกัด มิติ; ดังนั้นทั้งสองขั้นตอนวิธีการ
จะไม่มีประสิทธิภาพในการแก้ปัญหาขนาดใหญ่ ขั้นตอนวิธี GA
ต้องใช้เวลาค่อนข้างน้อยในการหาวิธีการแก้ปัญหาที่อยู่ใกล้ที่เหมาะสม; แต่
ข้อ จำกัด ที่มีการแก้ปัญหาที่ถูกต้องน้อยลงและใช้เวลานาน
กระบวนการปรับจูน นอกจากที่กล่าวข้างต้น
การวิจัยอยู่บนพื้นฐานของการแสดงที่ไม่ต่อเนื่องตาราง 2D ของเว็บไซต์
และการวางแผนแบบออฟไลน์เพียงอย่างเดียวคือการตรวจสอบ.
Tserng et al, [33] ได้เสนอวิธีการและหลาย
ขั้นตอนวิธีการในการวางแผนการเคลื่อนไหวแบบโต้ตอบที่ได้รับการพัฒนาสำหรับ
การดำเนินการฝังกลบหลายอุปกรณ์ในระบบฝังกลบโดยอัตโนมัติ
(ALS) วิธีการนี้จำลองกระบวนการปฏิบัติงาน
ของยานพาหนะและอุปกรณ์การฝังกลบในการวางแผนโครงการฝังกลบ.
อย่างไรก็ตามระบบนี้ขึ้นอยู่กับรูปแบบที่กำหนดไว้ล่วงหน้าที่จะทำเคลื่อนไหว
การวางแผนสำหรับเครื่องจักรและอุปกรณ์ซึ่งจะช่วยป้องกันระบบจาก
การแก้ไขกรณีที่เกิดขึ้นจริงที่อาจจะมีอุปกรณ์ในเว็บไซต์ ที่
ไม่เป็นไปตามรูปแบบใด ๆ ของการเคลื่อนย้ายที่ระบุ.
คิม et al, [20] ได้แนะนำวิธีการหาเส้นทางการวางแผนสำหรับ
หุ่นยนต์ก่อสร้างมือถือเพื่อหาเส้นทางการปะทะกันฟรีอย่างต่อเนื่อง
จากตำแหน่งเริ่มต้นของหุ่นยนต์ก่อสร้างไปยังตำแหน่งเป้าหมาย.
งานนี้นำเสนอขั้นตอนวิธีการข้อผิดพลาดตามที่ดีขึ้นเรียกว่า
SensBug ซึ่ง สามารถผลิตที่มีประสิทธิภาพและเส้นทางสั้น ๆ ในที่ไม่รู้จัก
สภาพแวดล้อมที่มีทั้งนิ่งและเคลื่อนย้ายสิ่งกีดขวาง.
อย่างไรก็ตามวิธีการของพวกเขาไม่ได้ปรับปรุงความปลอดภัยในทุกรูปแบบ
ของข้อผิดพลาดที่ขั้นตอนวิธีการสร้างเส้นทางสัมผัสอุปสรรค.
Sivakumar et al, [29] มีความพยายามขั้นตอนวิธีการที่แตกต่างกันเช่น A/
และก๊าซที่จะเพิ่มประสิทธิภาพเส้นทางการปะทะกันฟรีสำหรับการยกความร่วมมือ
กับสองรถเครน ในงานวิจัยของอาลีอัลเอต [2], GA ถูกนำมาใช้และ
เมื่อเทียบกับอัลกอริทึม A/ และอดีตถือเป็น
ทางออกที่ดีกว่าสองรถเครนที่ทำงานร่วมกัน แต่
ผู้เขียนได้สันนิษฐานว่าเว็บไซต์ที่มีอุปสรรคคงที่เท่านั้น
และโซลูชั่นที่นำเสนอให้เฉพาะการวางแผนแบบ off-line ค่อนข้าง
กว่าการควบคุมเวลาจริงของการเคลื่อนไหว นอกจากนี้การประเมินผลการออกกำลังกายที่
ถูกนำไปใช้โดยการตรวจสอบการประสานงานของสองรถเครน,
ข้อ จำกัด จากการที่วัตถุยกจะนำมา
พิจารณา.
คังและมิแรนดา [16] ได้เสนอ decoupled ที่เพิ่มขึ้น
วิธีการในการวางแผนการเคลื่อนไหวรถเครนหลายเพื่อให้ชนกัน
ในหมู่ ใด ๆ ของรถเครนจะหลีกเลี่ยงเช่นเดียวกับการชนกันระหว่าง
รถเครนและวัตถุขนส่ง ขั้นตอนวิธีการที่แตกต่างกันสาม
ถูกบูรณาการเพื่อหาเส้นทางได้อย่างมีประสิทธิภาพ [16-18] เหล่านี้
เป็นสามขั้นตอนวิธีการคล้ายกับแนวคิดอย่างรวดเร็ว-สำรวจ
ต้นไม้สุ่ม (RRT) แต่จะมีขั้นตอนวิธีการง่ายสำหรับการเฉพาะ
กรณีของทาวเวอร์เครน วิธีนี้เป็นวิธีที่มีประสิทธิภาพ แต่มันก็ไม่สมบูรณ์
คือมันอาจล้มเหลวที่จะหาทางออกแม้ว่าจะมีหนึ่ง แม้ว่านี่จะ
ถือว่าการวิจัยการเปลี่ยนแปลงแบบไดนามิกในเว็บไซต์ที่จะทำให้เส้นทาง
ที่สมจริงมากขึ้นมันก็สันนิษฐานว่าข้อมูลสภาพแวดล้อมที่
เป็นที่รู้จักกันว่าต่อไปนี้ตารางการทำงาน สถานการณ์จริง
ในสถานที่ที่ไม่รู้จักว่าวัตถุควรได้รับการตรวจสอบโดยใช้
เซ็นเซอร์และนำเข้าบัญชีเพื่อให้แน่ใจว่าการเคลื่อนไหวของชนฟรี
อุปกรณ์ [39].
ในกรณีของการวางแผนการเคลื่อนไหวสำหรับเครื่องจักรและอุปกรณ์ในการก่อสร้าง
เว็บไซต์วิธีการรูปแบบตามที่ควรจะเป็น ที่ใช้ในระหว่างการวางแผน
ขั้นตอน ในวิธีนี้แบบจำลอง 3 มิติของเว็บไซต์ที่มีอยู่
และข้อมูลที่ครบถ้วนเกี่ยวกับเรขาคณิตของอุปกรณ์และ
อุปสรรคที่จะได้รับก่อนดังนั้นการวางแผนเส้นทางที่จะกลายเป็น
หนึ่งในเวลาการดำเนินงานแบบออฟไลน์ ในระหว่างขั้นตอนการดำเนินการแบบไดนามิก
สภาพแวดล้อมการวางแผนความต้องการที่ใช้เซ็นเซอร์กับ
สมมติฐานที่ว่าอุปสรรคบางอย่างไม่เป็นที่รู้จัก ขาดข้อมูลนี้
จะถูกชดเชยด้วยการท้องถิ่นในบรรทัด (เรียลไทม์) ข้อมูล
มาจากข้อเสนอแนะทางประสาทสัมผัส [31] ความแตกต่างระหว่างการเคลื่อนไหว
การวางแผนสำหรับงานในสถานที่ก่อสร้างและหุ่นยนต์
สำรวจในสภาพแวดล้อมที่ไม่ทราบก็คือว่าทุกงานดำเนินการ
ออกในสถานที่ก่อสร้างมีกำหนดเวลา; จึงไม่ทราบ
ข้อมูลที่สามารถสันนิษฐานว่าจะเป็นผู้เยาว์หรือน้อยกว่าที่จำเป็นต่อการ
วางแผนทั้งส่วนใหญ่ของเวลาและวิธีการใหม่ในการวางแผนการเคลื่อนไหว
ได้อย่างมีประสิทธิภาพสามารถปรับเปลี่ยนแผนแบบ off-line ขึ้นอยู่กับเวลาจริงรู้สึก
ข้อมูล
การแปล กรุณารอสักครู่..