Implementing a Planning-Based Docking System in Autonomous Vessel
Abstract
Denne oppgaven foreslår en metode for baneplanlegging ved bruk av rasterisering av formfiler fra Environmental Systems Research Institute (ESRI). Disse filene inneholder geospatiale vektordata som blir transformert til en lokal navigasjonsramme og deretter til en matrise gjennom en rasteriseringsprosess. Denne transformasjonen gir et rutenett av celler som symboliserer ulike hindringer på et romlig kart, og presenterer dermed et effektivt middel for å modellere miljøet for navigasjonsoppgaver.
Ved å bruke denne rasteriseringen kan man tilpasse oppløsningen til den grid-baserte matrisen i samsvar med den nødvendige presisjonen til baneplanleggingsoppgaven. Denne fleksibiliteten tillater å optimere balansen mellom beregningsbelastning og nøyaktighet i ulike applikasjoner, og åpner for muligheten for høypresisjons stiplanlegging og navigasjonsoppgaver.
Tilnærmingen utnytter styrkene til A*-algoritmen, en etablert og anerkjent algoritme for sin effektivitet og presisjon i banesøkende oppgaver. I kombinasjon med dette brukes Douglas-Peucker-algoritmen for å forenkle banen. Denne tilnærmingen sikrer robustheten til metoden vår når det gjelder å finne en første vei som er fri for hindringer.
For å evaluere gjennomførbarheten av den foreslåtte banen, implementeres en forenklet kinematisk modell som en del av et optimaliseringsproblem. Denne prosessen sikrer at den planlagte stien er praktisk navigerbar og gjennomførbar under nærmere virkelige forhold.
Under utviklingen av skriptene for denne metoden ble det lagt ekstra vekt på å skrive testbar, vedlikeholdbar kode i tråd med beste praksis for programvareutvikling. Oppgaven følger en nitid utviklingsprosess for å sikre påliteligheten og robustheten til den foreslåtte metoden. Denne tilnærmingen til design og testing sikrer at metoden er praktisk og gir et robust grunnlag for fremtidige forbedringer og tilpasninger. This thesis proposes a method for path planning utilizing the rasterization of Environmental Systems Research Institute (ESRI) shapefiles. These files contain geospatial vector data that gets transformed into a local navigation frame and then into an array through a rasterization process. This transformation yields a grid of cells symbolizing various obstacles on a spatial map, thereby presenting an effective means of modeling the environment for navigation tasks.
By using this rasterization, one can adapt the resolution of the grid-based array in alignment with the required precision of the path planning task. This flexibility allows for optimizing the balance between computational load and accuracy in diverse applications, opening up the possibility for high-precision path planning and navigation tasks.
The approach utilizes the strengths of the A* algorithm, an established and recognized algorithm for its efficiency and precision in pathfinding tasks. In combination with this, the Douglas-Peucker algorithm is employed to simplify the path. This approach ensures the robustness of our method in finding an initial path that is free from obstacles.
To evaluate the feasibility of the proposed path, a simplistic kinematic model is implemented as part of an optimization problem. This process ensures that the planned path is practically navigable and feasible under closer to real-world conditions.
While developing the scripts for this method, extra attention was paid to writing testable, maintainable code in line with best practices for software development. The thesis follows a meticulous development process to ensure the reliability and robustness of the proposed method. This approach to design and testing ensures the practicality of the method and provides a robust foundation for future improvements and adaptations.