ВИБІР МЕТОДУ КЛАСТЕРИЗАЦІЇ ДЛЯ ЗАДАЧІ НАВІГАЦІЇ КРОКУЮЧОГО РОБОТА У НЕСТРУКТУРОВАНИХ СЕРЕДОВИЩАХ

Abstract

 Для нестандартних умов роботи роботів в більшості випадків можуть не підійти прості методи, що реалізовуються в пристроях для побутових потреб та тих, які використовуються в структурованому середовищу з дорогами, помітними перешкодами чи з певними мітками на які спирались би алгоритми виявлення перешкод та побудови маршруту. Якщо необхідно провести пошукові чи евакуаційні заходи, використовуючи крокуючих роботів, то це вже складні умови з певними особливостями. Головне завдання статті полягає у знаходженні такого методу кластеризації, який би показував гарні результати в неструктурованому середовищі з необхідною точність.   В роботі розглянуто загальновідомі методи кластеризації даних, що поділяються на чотири основні групи, які основані на різних шляхах обробки даних та розподілення їх на кластери. Наводяться основні поняття, на яких ґрунтуються принципи та алгоритми роботи методів. На аналізі переваги та недоліки обирається група методів, яка є найоптимальнішою для заданої задачі. Експериментальне порівняння обраних методів проводиться на хмарах точок неструктурованих середовищ. Результати аналізуються на  структуру виділених кластерів, виявлення шуму та швидкодію з урахуванням параметрів, що необхідні для роботи методу. Після аналізу якості кластеризації обирається метод з найкращими результатами для подальших досліджень. Для випробувань методу використовуються навісні, від’ємні та додатні перешкоди, такі як крони дерев, обрив та пагорби.