Область недопустимых скоростей
О́бласть недопусти́мых скоросте́й (велосити-обстакл, англ. velocity obstacle, VO) — понятие в области робототехники и планирования движения, обозначающее множество всех скоростей робота, которые приведут к столкновению с другим роботом в некоторый момент времени, при условии, что этот другой робот сохраняет свою текущую скорость[1].
Если робот выбирает скорость из этого множества, то столкновение неизбежно; если он выбирает скорость вне этого множества, столкновения гарантированно не произойдёт[1].
История
Данный алгоритм избежания столкновений роботов неоднократно переоткрывался и публиковался под разными названиями:
— в 1989 году как подход с манёвровой доской[2];
— в 1993 году впервые введён как «velocity obstacle»[3];
— в 1998 году как кони столкновения[4];
— в 2009 году как карты запрещённых скоростей[5].
Аналогичный алгоритм применялся в морской навигации портов, по крайней мере, с 1903 года[6].
В 2010-е годы фокус исследований сместился с переоткрытия базовой концепции на разработку её усовершенствованных и кооперативных версий. Новые подходы были направлены на решение недостатков оригинального метода, таких как возникновение колебаний и неоптимальных траекторий в сценариях с несколькими агентами[7]. В этот период получили развитие такие подходы, как взаимные области недопустимых скоростей (RVO)[8], гибридные (HRVO)[9] и оптимальные (ORCA) версии, которые стали стандартом для решения задач навигации в многоагентных системах[7].
Технические особенности
Вариации
Базовый алгоритм области недопустимых скоростей (VO) имеет ряд ограничений, таких как возникновение колебаний траектории при взаимодействии нескольких агентов и допущение о прямолинейном движении препятствий. Для их преодоления было разработано множество вариаций, которые можно сгруппировать по решаемым задачам[10].
Взаимное уклонение
Эта группа методов решает проблему «взаимной ответственности», когда несколько агентов должны согласованно изменять свои скорости для избежания столкновений.
- Reciprocal Velocity Obstacles (RVO) (взаимные области недопустимых скоростей) — подход, в котором предполагается, что все агенты используют один и тот же алгоритм уклонения. Ответственность за манёвр расхождения распределяется между агентами, что приводит к более плавным и эффективным траекториям без осцилляций.
- Hybrid Reciprocal Velocity Obstacles (HRVO) (гибридные взаимные области недопустимых скоростей) — развитие RVO, сочетающее его принципы с классическим VO. Это позволяет агенту выбирать более эффективные манёвры и демонстрирует преимущества в ситуациях с неопределённостью в траекториях препятствий.
- Optimal Reciprocal Collision Avoidance (ORCA) (оптимальное взаимное избегание столкновений) — дальнейшее усовершенствование, которое гарантирует отсутствие столкновений при условии, что все агенты его используют. Метод преобразует конусы недопустимых скоростей в более простые для вычислений полуплоскости, что позволяет эффективно находить оптимальную скорость, близкую к предпочитаемой, но гарантированно безопасную. ORCA обеспечивает плавные траектории и хорошо масштабируется для большого числа агентов. Существуют расширения ORCA для неголономных роботов[11].
Учёт кинематических и динамических ограничений
Эти методы адаптируют VO для роботов, которые не могут мгновенно изменять скорость или направление движения.
- Generalized Velocity Obstacles (GVO) (обобщённые области недопустимых скоростей) — расширение для роботов со сложной кинематикой (например, автомобильного типа). GVO работает в пространстве управляющих воздействий робота (например, рулевого управления и ускорения), а не напрямую в пространстве скоростей, что позволяет учитывать неголономные ограничения[12].
- Acceleration-Velocity Obstacles (AVO) (области «ускорение-скорость») — решает проблему физической невозможности мгновенного изменения скорости, учитывая ограничения на ускорение агента. Это делает навигацию более безопасной, особенно на высоких скоростях[13].
Учёт неопределённости
В реальных условиях данные о положении и скорости других объектов могут быть неточными из-за шума сенсоров. Вероятностные подходы решают эту проблему.
- Probabilistic Velocity Obstacles (PVO) (вероятностные области недопустимых скоростей) и их взаимный вариант Probabilistic Reciprocal Velocity Obstacle (PRVO) моделируют неопределённости и позволяют роботу выбирать скорость, которая обеспечивает заданную вероятность избежания столкновения[14]. Более продвинутые версии, такие как Probabilistic Higher-Order Velocity Obstacle (PHOVO), учитывают в вероятностной манере не только положение и скорость, но и ускорение препятствий[15].
Работа с нелинейными траекториями
Стандартный VO предполагает, что препятствия движутся с постоянной скоростью по прямой.
- Non-linear Velocity Obstacles (NLVO) (нелинейные области недопустимых скоростей) — расширяет подход на случай, когда препятствия движутся по произвольным, заранее известным или предсказанным криволинейным траекториям. Это позволяет роботу совершать меньше ненужных корректировок скорости[13].
Примечания
- ↑ 1 2 Fiorini, P.; Shiller, Z. (июль 1998). “Motion planning in dynamic environments using velocity obstacles”. The International Journal of Robotics Research [англ.]. 17 (7): 760—772. CiteSeerX 10.1.1.56.6352. DOI:10.1177/027836499801700706. ISSN 0278-3649. S2CID 9073894. Дата обращения 2024-06-06. Проверьте дату в
|date=(справка на английском);|access-date=требует|url=(справка) - ↑ Tychonievich, L. P.; Zaret, D.; Mantegna, R.; Evans, R.; Muehle, E.; Martin, S. (1989). A maneuvering-board approach to path planning with moving obstacles. International Joint conference on Artificial Intelligence (IJCAI) [англ.]. pp. 1017—1021. Дата обращения 2024-06-06.
|access-date=требует|url=(справка) - ↑ Fiorini, P.; Shiller, Z. (1993). Motion planning in dynamic environments using the relative velocity paradigm. IEEE Conference on Robotics and Automation [англ.]. pp. 560—565. Дата обращения 2024-06-06.
|access-date=требует|url=(справка) - ↑ Chakravarthy, A.; Ghose, D. (сентябрь 1998). “Obstacle avoidance in a dynamic environment: A collision cone approach”. IEEE Transactions on Systems, Man, and Cybernetics - Part A: Systems and Humans [англ.]. 28 (5): 562—574. CiteSeerX 10.1.1.101.2050. DOI:10.1109/3468.709600. Дата обращения 2024-06-06. Проверьте дату в
|date=(справка на английском);|access-date=требует|url=(справка) - ↑ Damas, B.; Santos-Victor, J. (2009). Avoiding moving obstacles: the forbidden velocity map. IEEE/RSJ International Conference on Intelligent Robots and Systems (IROS) [англ.]. pp. 4393—4398. Дата обращения 2024-06-06.
|access-date=требует|url=(справка) - ↑ Miller, F. S. Instructions for the Use of Martin's Mooring Board and Battenberg's Course Indicator : [англ.] / Miller, F. S., Everett, A. F.. — Authority of the Lords of Commissioners of the Admiralty, 1903.
- ↑ 1 2 Shiyu Zhao. A Tutorial on Velocity Obstacle (англ.). shiyuzhao.westlake.edu.cn. Дата обращения: 2 ноября 2025. Архивировано 7 августа 2024 года.
- ↑ Reciprocal Velocity Obstacles for Real-Time Multi-agent Navigation (англ.). ResearchGate. Дата обращения: 2 ноября 2025. Архивировано 29 мая 2024 года.
- ↑ Velocity Obstacle Approaches for Multi-Agent Collision Avoidance (англ.). ResearchGate. Дата обращения: 2 ноября 2025.
- ↑ A Review of Velocity Obstacle-Based Collision Avoidance Algorithms for Autonomous Surface Vehicles (англ.). MDPI. Дата обращения: 2 ноября 2025. Архивировано 23 сентября 2021 года.
- ↑ Alonso-Mora, J. et al. Optimal Reciprocal Collision Avoidance for Multiple Non-Holonomic Robots (англ.). autonomousrobots.nl. Дата обращения: 2 ноября 2025. Архивировано 30 апреля 2024 года.
- ↑ Generalized Velocity Obstacles (англ.). ResearchGate. Дата обращения: 2 ноября 2025.
- ↑ 1 2 Payal, A. et al. Nonlinear Acceleration Obstacles for Dynamic Collision Avoidance (англ.). arXiv. Дата обращения: 2 ноября 2025.
- ↑ Bharath, K. et al. Probabilistic Reciprocal Velocity Obstacle for Multi-Robot Navigation Under Uncertainty (англ.). robotics.iiit.ac.in. Дата обращения: 2 ноября 2025.
- ↑ Probabilistic Higher-Order Velocity Obstacle for Collision Avoidance (англ.). AIAA. Дата обращения: 2 ноября 2025.