ĐỊNH TUYẾN TỐI ƯU THEO THỜI GIAN TRONG MÔI TRƯỜNG ĐỘNG  VỚI VẬT CẢN MỀM: TIẾP CẬN QUANG HỌC – HÌNH HỌC

Phạm Thị Liên; Trần Tuấn Việt; Dương Thị Quy

doi:10.34238/tnu-jst.13664

ĐỊNH TUYẾN TỐI ƯU THEO THỜI GIAN TRONG MÔI TRƯỜNG ĐỘNG VỚI VẬT CẢN MỀM: TIẾP CẬN QUANG HỌC – HÌNH HỌC

Thông tin bài báo

Ngày nhận bài: 23/09/25 Ngày hoàn thiện: 06/11/25 Ngày đăng: 06/11/25

Các tác giả

1. Phạm Thị Liên, Trường Đại học Công nghệ thông tin và Truyền thông – ĐH Thái Nguyên
2. Trần Tuấn Việt, Trường Đại học Công nghệ thông tin và Truyền thông – ĐH Thái Nguyên
3. Dương Thị Quy , Trường Đại học Công nghệ thông tin và Truyền thông – ĐH Thái Nguyên

Tóm tắt

Bài toán định tuyến vận tải trong môi trường có đặc tính thay đổi linh hoạt đã thu hút sự quan tâm nghiên cứu trong nhiều năm qua. Việc xây dựng bài toán tìm đường đi tối ưu là một yêu cầu thiết thực trong thực tiễn, đặc biệt trong bối cảnh chi phí giao hàng ngày càng gia tăng và thường tiệm cận với giá trị hàng hóa. Nghiên cứu này tối ưu thời gian giao hàng thay vì quãng đường. Để xây dựng mô hình ứng dụng cho bài toán định tuyến, chúng tôi áp dụng phương pháp quang học – hình học do A. L. Kazakov và A. A. Lempert (2011) đề xuất, dựa trên nguyên lý lan truyền ánh sáng trong môi trường không đồng nhất về quang học. Thuật toán chúng tôi đề xuất xây dựng tuyến đường đi tối ưu trong môi trường có cả vật cản tĩnh và động, đặc biệt trong điều kiện các vật cản có vùng ảnh hưởng mềm – tức là không gian xung quanh vật cản không bị chặn hoàn toàn, nhưng chịu ảnh hưởng tăng dần khi tiến gần tâm vật cản. Mức độ ảnh hưởng này được mô hình hóa tăng dần theo khoảng cách, phản ánh sự thay đổi điều kiện di chuyển trong vùng cản trở. Một số mô hình thử nghiệm tính toán đã thực hiện, cho thấy hiệu quả của các công cụ mô hình hóa và thuật toán đề xuất trong việc thích ứng với môi trường động phức tạp và cấu trúc vật cản không tuyến tính.

Từ khóa

Bài toán định tuyến; Tối ưu hóa; Phương pháp hình học quang học; Tìm đường đi tối ưu; Phương trình Eikonal

Toàn văn:

PDF

Tài liệu tham khảo

[1] M. Huptych and S. Rock, “Real-time path planning in dynamic environments for unmanned aerial vehicles using the curve-shortening flow method,” International Journal of Advanced Robotic Systems, vol. 18, no. 1, pp. 1–16, January-February 2021.

[2] E. I. Veremei and M. V. Sotnikova, “Optimal Routing Based on Weather Forecast,” International Journal of Open Information Technologies, vol. 4, no. 3, pp. 55–61, 2016.

[3] M. E. Khaili, “Path planning in a dynamic environment,” International Journal of Advanced Computer Science and Applications, vol. 5, no. 8, pp. 86–92, 2014.

[4] A. V. Sarapulov, “Methods for solving the problem of constructing a trajectory for an unmanned aerial vehicle in a dynamic environment,” Rocket and Space Technology, vol. 1, no. 2, pp. 92–99, 2017.

[5] A. Vemula, K. Muelling, and J. Oh, “Path planning in dynamic environments with adaptive dimensionality,” Proceedings of the International Symposium on Combinatorial Search, 2016, doi: 10.1609/socs.v7i1.18386.

[6] D. Jia, C. Hu, K. Qin, and X. Cui, “Planar waypoint generation and path finding in dynamic environment,” International Conference on Identification, Information and Knowledge in the Internet of Things, 2014, pp. 206–211.

[7] W. Zhu, D. Jia, H. Wan, T. Yang, C. Hu, K. Qin, and X. Cui, “Waypoint graph based fast pathfinding in dynamic environment,” International Journal of Distributed Sensor Networks, vol. 11, no. 8, 2015, Art. no. 238727.

[8] M.-K. Ng, Y.-W. Chong, K.-M. Ko, Y.-H. Park, and Y.-BLeau, “Adaptive path finding algorithm in dynamic environment for warehouse robot,” Neural Computing and Applications, vol. 32, pp. 13155–13171, 2020.

[9] I. V. Bychkov, M. Yu. Kenzin, and N. N. Maksimkin, “A Two-Level Evolutionary Approach to Routing a Group of Underwater Robots under Periodic Rotation of the Composition,” Proceedings of SPIIRAS, vol. 18, no. 2, pp. 267–301, 2019.

[10] S. Ulyanov, I. Bychkov, and N. Maksimkin, “Event-based path-planning and path-following in unknown environments for underactuated autonomous underwater vehicles,” Applied Sciences, vol. 10, no. 21, 2020, Art. no. 7894.

[11] A. Kazakov and A. Lempert, “An approach to optimization in transport logistics,” Automation and Remote Control, vol. 72, no. 7, pp. 1398–1404, 2011.

[12] A. L. Kazakov and A. A. Lempert, “On the route construction in changing environments using solutions of the Eikonal equation,” Izvestia of the Institute of Mathematics and Informatics of Udmurt State University, no. 58, pp. 1–14, 2021.

[13] R. P. Feynman, R. B. Leighton, and M. Sands, Feynman lectures on physics, vol. 3, Quantum mechanics, Addison Wesley, 1971.

DOI: https://doi.org/10.34238/tnu-jst.13664

Các bài báo tham chiếu

Hiện tại không có bài báo tham chiếu



Ghi nhớ