Hybrid Path Planning Method for Unmanned Ground Vehicles Swarm in Dynamic Environments

Скорочена інформація про документ
dc.contributor.authorRudnytskyi, Myroslav
dc.contributor.authorKlymenko, Iryna
dc.date.accessioned2026-02-05T08:49:43Z
dc.date.available2026-02-05T08:49:43Z
dc.date.issued2025
dc.description.abstractUnmanned ground vehicles (UGVs) have significant potential across various applications. These include automation of the agricultural tasks, inspection and maintenance within construction and industrial sectors, automation of complex assembly processes and infrastructure repairs, explosives disposal, automation of logistical operations, search-and-rescue missions, and expeditions to hard-to-reach or hazardous areas. However, a key challenge limiting their widespread deployment is autonomous navigation, which remains a significant problem due to dynamic environments characterized by constantly changing obstacle configurations, unpredictable scenarios, and the need for rapid real-time decision-making to ensure safe and stable movement. The object of this paper is a hybrid path planning for the autonomous navigation of unmanned ground vehicles swarm within a simulated environment. The research aims to develop autonomous navigation method for the unmanned ground vehicles swarm by employing a hybrid approach designed to enhance the efficiency of obstacle avoidance and improve the adaptability to dynamic environments. To achieve this goal, a novel autonomous swarm navigation method based on a hybrid approach is proposed. This approach differs from existing solutions by employing the A* path planning algorithm with incorporated traversal costs on the map for global-level navigation and the artificial potential field (APF) algorithm, that supports linear and V-shaped formations for local-level navigation. The research findings indicate that the proposed method allows the swarm to perform optimal path planning, considering traversal costs, and effectively avoid local minimum problems that are inherent to the artificial potential field method. The successful performance of the method within the simulated environment demonstrates its potential for future validation in real-world scenarios and practical applications involving swarms of unmanned ground vehicles operating in challenging environments. At the same time, the study identified challenges related to swarm size scalability in narrow spaces, defining directions for further improvements.
dc.description.abstractotherНаземні роботизовані комплекси (НРК) мають значний потенціал для різноманітного застосування, зокрема для автоматизації агротехнічних робіт, інспекції та технічного обслуговування на будівництві та промисловості, для автоматизації складних монтажних процесів та ремонту інфраструктури, для знешкодження вибухонебезпечних предметів, для автоматизації логістичних процесів, для вирішення завдань пошуково-рятувальних операцій, а також для експедицій у важкодоступних регіонах. Проте на шляху їх впровадження стоїть проблема автономної навігації, яка становить серйозний виклик через постійні зміни розташування перешкод, непередбачувані сценарії та необхідність швидкого прийняття рішень для забезпечення безпеки й стабільності руху. Об’єктом дослідження цієї статті є процес гібридного пошуку шляху під час автономної навігації моделі рою наземних роботизованих комплексів у симуляційному середовищі. Метою дослідження є створення методу автономної навігації для рою наземних роботизованих комплексів з використанням методу гібридної навігації, що забезпечує підвищення ефективності уникнення перешкод та адаптацію до динамічного середовища. Для досягнення даної мети запропоновано новий метод для автономної навігації рою на базі гібридного підходу, який відрізняється від відомих рішень тим, що для навігації на глобальному рівні використовується алгоритм пошуку A*, що враховує ціну прохідності на карті, а для навігації на локальному рівні використовується алгоритм штучних потенційних полів, що підтримує лінійну та V-подібну формацію рою. Результати дослідження показали, що використання запропонованого методу дозволяє рою будувати оптимальні маршрути з урахуванням вартості пересування та уникати проблеми локальних мінімумів, притаманної методу штучних потенційних полів. Метод успішно проявив себе в стимуляційному середовищі, тому можна зробити висновок про потенціал подальших досліджень в реальних умовах та застосувань у сфері ройових безпілотних систем у мінливих середовищах. Водночас дослідження виявило виклики, пов’язані з масштабованістю рою у вузьких просторах, що визначає напрями для подальших удосконалень.
dc.format.pagerangeP. 87-99
dc.identifier.citationRudnytskyi, M. Hybrid Path Planning Method for Unmanned Ground Vehicles Swarm in Dynamic Environments / Myroslav Rudnytskyi, Iryna Klymenko // Information, Computing and Intelligent systems. – 2025. – No. 6. – P. 87-99. – Bibliogr.: 12 ref.
dc.identifier.doihttps://doi.org/10.20535/2786-8729.6.2025.333730
dc.identifier.orcid0000-0002-6166-1078
dc.identifier.orcid0000-0001-5345-8806
dc.identifier.urihttps://ela.kpi.ua/handle/123456789/78659
dc.language.isoen
dc.publisherNational Technical University of Ukraine "Igor Sikorsky Kyiv Polytechnic Institute"
dc.publisher.placeKyiv
dc.relation.ispartofInformation, Computing and Intelligent systems, No.6, 2025
dc.rights.urihttps://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
dc.subjectunmanned ground vehicles
dc.subjectA* algorithm
dc.subjectartificial potential field algorithm
dc.subjectdynamic environment
dc.subjectautonomous swarm navigation
dc.subjectназемний роботизований комплекс
dc.subjectалгоритм A*
dc.subjectалгоритм штучного потенційного поля
dc.subjectдинамічне середовище
dc.subjectавтономна навігація рою
dc.subject.udc004.896:681.51
dc.titleHybrid Path Planning Method for Unmanned Ground Vehicles Swarm in Dynamic Environments
dc.title.alternativeМетод гібридного пошуку шляху для рою безпілотних наземних роботів в динамічних середовищах
dc.typeArticle

Файли

Контейнер файлів
Зараз показуємо 1 - 1 з 1
Ескіз
Назва:
87-99.pdf
Розмір:
1.07 MB
Формат:
Adobe Portable Document Format
Завантажити
Ліцензійна угода
Зараз показуємо 1 - 1 з 1
Ескіз недоступний
Назва:
license.txt
Розмір:
8.98 KB
Формат:
Item-specific license agreed upon to submission
Опис:
Завантажити

Зібрання

Information, Computing and Intelligent systems, No. 6