Simulace robotického vysavače - Revision history

Racj01: /* Závěr */

2021-06-15T21:15:47Z

‎Závěr

Racj01: /* Závěr */

2021-06-15T21:14:25Z

‎Závěr

Racj01: /* Model */

2021-06-15T20:55:02Z

‎Model

Racj01: /* Kód */

2021-06-15T20:54:07Z

‎Kód

Racj01: /* Kód */

2021-06-15T20:52:52Z

‎Kód

Racj01: /* Výsledky */

2021-06-15T20:49:54Z

‎Výsledky

Racj01: /* Výsledky */

2021-06-15T20:49:43Z

‎Výsledky

Racj01: /* Výsledky */

2021-06-15T20:48:21Z

‎Výsledky

Racj01: /* Model */

2021-06-15T18:15:26Z

‎Model

Racj01: /* Metoda */

2021-06-15T15:03:48Z

‎Metoda

@@ Line 94: / Line 94: @@
 =Závěr=
-Cílem simulace bylo porovnat efektivitu jednotlivých algoritmů a zjisti jaká pozice v prostoru je ideální pro startovní stanici. Z výsledků simulace uvedených v tabulkách můžeme vyvodit několikk závěrů. Za prvé můžeme z výsledků vidět, že Vertical a Horizontal algoritmy dosahují velmi podobných výsledků či v některých situacích dokonce totožných. A pro oba tyto algoritmy platí, že u nejtěžších překážek došlo k prudkému nárůstu potřebných kroků, což je z části způsobeno tím, že se zde musel použít i algoritmus Randomized, jelikož se půvvodní algoritmus nebyl schopen dostat do jistých míst. Dále lze z dat vyčíst, že algoritmus Randomized je jednoznačně nejhorší možností, jelikož pouze ve 2 kombinacích nneměl nejhorší výsledek. Jako nejlepší volba se tedy jeví algoritmus Advanced, a to i přesto, že v prvních dvou úrovních překážek nebyl nejlepší. Výhodou je zejména to, že narozdíl od ostatních algoritmů se počet potřebných kroků s rostoucí náročností překážek zvyšovval podstatně pomaleji. Co se týče pozice startovní stanice, nelze z dostupných výsledků jasně určit optimální umístnění.
+Cílem simulace bylo porovnat efektivitu jednotlivých algoritmů a zjistit jaká pozice v prostoru je ideální pro startovní stanici. Z výsledků simulace uvedených v tabulkách můžeme vyvodit několik závěrů. Za prvé můžeme z výsledků vidět, že Vertical a Horizontal algoritmy dosahují velmi podobných výsledků či v některých situacích dokonce totožných. A pro oba tyto algoritmy platí, že u nejtěžších překážek došlo k prudkému nárůstu potřebných kroků, což je z části způsobeno tím, že se zde musel použít i algoritmus Randomized, jelikož se původní algoritmus nebyl schopen se dostat do jistých míst. Dále lze z dat vyčíst, že algoritmus Randomized je jednoznačně nejhorší možností, jelikož pouze ve 2 kombinacích neměl nejhorší výsledek. Jako nejlepší volba se tedy jeví algoritmus Advanced, a to i přesto, že v prvních dvou úrovních překážek nebyl nejlepší. Výhodou je zejména to, že narozdíl od ostatních algoritmů se počet potřebných kroků s rostoucí náročností překážek zvyšoval podstatně pomaleji. Co se týče pozice startovní stanice, nelze z dostupných výsledků jasně určit optimální umístnění.
 =Kód=
 Zdrojový kód:[[Media:Racj01 simulace.nlogo]]

@@ Line 94: / Line 94: @@
 =Závěr=
 =Kód=
 Zdrojový kód:[[Media:Racj01 simulace.nlogo]]

@@ Line 10: / Line 10: @@
 =Model=
 Model je postaven na simulační ploše o rozměru 50x50 s tím, že velikost robota se rovná právě jednomu poli na ploše. Průběh simulace je měřen podle jednotlivých kroků (''"ticks"''). Simulační plocha disponuje třemi různými rozloženími co se překážek týče a překážky jsou tvořeny poli s bílou barvou. Standardní povrch je pak tvořen hnědými poli, přičemž po přejezdu robota pole zesvětlají, signalizujíc, že daná pozice byla robotem vysána.
 [[File:Vacuum-model.png]]

← Older revision		Revision as of 20:54, 15 June 2021
Line 97:		Line 97:

	=Kód=		=Kód=
−	Zdrojový kód:[[~~File~~:Racj01 simulace.nlogo]]	+	Zdrojový kód:[[Media:Racj01 simulace.nlogo]]

← Older revision		Revision as of 20:52, 15 June 2021
Line 97:		Line 97:

	=Kód=		=Kód=
		+	Zdrojový kód:[[File:Racj01 simulace.nlogo]]

@@ Line 92: / Line 92: @@
 |}
-V tabulkách si můžeme všimnout vlivů startovní pozice, překážek v prostředí a zvoleného algoritmu na rychlost vyčištění prostoru. Čísla v tabulkách představují průměrný počet potřebnch kroků na projetí celého prostoru.
+V tabulkách si můžeme všimnout vlivů startovní pozice, překážek v prostředí a zvoleného algoritmu na rychlost vyčištění prostoru. Čísla v tabulkách představují průměrný počet potřebných kroků na projetí celého prostoru.
 =Závěr=
 =Kód=

@@ Line 51: / Line 51: @@
 =Výsledky=
 =Závěr=
 =Kód=

← Older revision		Revision as of 18:15, 15 June 2021
Line 10:		Line 10:

	=Model=		=Model=
		+	včetně parametrů, oborů hodnot, schémat, omezení modelu, apod. Popis musí být natolik detailní, aby podle něj bylo možné experiment zopakovat (a to samozřejmě i bez toho, že by byly k dispozici příslušné soubory s modelem).
		+	Model je postaven na simulační ploše o rozměru 50x50 s tím, že velikost robota se rovná právě jednomu poli na ploše. Průběh simulace je měřen podle jednotlivých kroků (''"ticks"''). Simulační plocha disponuje třemi různými rozloženími co se překážek týče a překážky jsou tvořeny poli s bílou barvou. Standardní povrch je pak tvořen hnědými poli, přičemž po přejezdu robota pole zesvětlají, signalizujíc, že daná pozice byla robotem vysána.
		+	[[File:Vacuum-model.png]]
		+	== Agenti ==
		+	Model obsahuje 2 typy agentů.
		+
		+	=== Robot ===
		+	Představuje robotický vysavač, je reprezentován černým kolečkem na simulované ploše. Vlastnostmi tohoto agenta jsou:
		+	* rychlost, která je stanndardně nastavena na 1
		+	* typ algoritmu, který agent používá pro porhcázení prostoru
		+	* startovní pozice
		+
		+	=== Překážky ===
		+	Představuje překážky, které se nacházjí v prostoru a blokují robota v pohybu. V protoru jsou vyznačeny bílou barvou. Rozložení těchto agentů je dáno parametrem '''obstacles'''.
		+	[[File:Obstacles2.png\|thumb\|left\|Překážky: Simple]]
		+	[[File:Obstacles3.png\|thumb\|center\|Překážky: Complex]]
		+
		+
		+	== Parametry ==
		+	Model je vybaven třemi paramtery, které lze měnit přímo z rozhraní simulace, ale uvnitř kódu se nachází několik dalších veličin, které ovlivňují průběh simulace a to například rychlost robota nebo stupeň otočení. Zde se budeme věnovat pouze těmto třem.
		+
		+	*'''Algorithm''' je parametr, který určuje chování robota v průběhu simulace. Na výbě jsou 4 možnosti.
		+	**'''Randomized''' je algoritmus, při kterém se robot v prostoru ohybuje zcela náhodně. Robot se náhodně natáčí na pravou či levou stranu a při střetu s překážkou se otočí o 180°.
		+	**'''Vertical''' je algoritmus, při kterém robot prochází prostor po vertikálách, pohybuje se tedy vždy shora dolů a naopak.
		+	**'''Horizontal''' je podobný jako vertical, s tím že v tomto případě se robot pohybuje horizontálně, tedy z leva do prava a naopak.
		+	**'''Advanced''' je poslední typ, u kterého se robot pohybuje vždy vstříc poli, které ještě v současném běhu nenavštívil.
		+
		+	*'''Obstacles''' je parametr, který určuje rozložení překážek v prostoru. Je rozdělen do tří úrovní.
		+	**'''None''' znamená, že prostor neobsahuje žádné překážky
		+	**'''Simple''' znamená, že se v prostoru vyskytují 4 překážky v pevně daných pozicích
		+	**'''Complex''' představuje nejtěžší úroveň překážek v modelu. Překážky jsou tvořeny tak, aby bylo obtížnější kolem nich navigovat robota.
		+
		+	*'''Start''' je parametr, který určuje startovní pozici robota
		+	**'''Corner''', robot je umístněn v levém dolnm rohu
		+	**'''Center''', robot je umístněn
		+	**'''Critical''', robot je umístněn náhodně v prostoru a v případě třetí úrvně překážek je umístněn na kritické místo u překážky
		+	== Další vlastnsti ==
		+	* Model je nastaven tak, aby simulace zastavila v momentě, kdy robot projede každé možné místo v prosotoru, a to z důvodu měření efektivity
		+	* U algoritmů vertical a horizontal byla přidána funkce, že pokud robot v jistém intervalu neprojede nové pole, změní se algoritmus na randomized. Důvodem je to, že tyto algoritmy samotné nejsou schopné projít celý prostor s přeakážkami třetí úrovně.

	=Výsledky=		=Výsledky=

@@ Line 7: / Line 7: @@
 =Metoda=
-Simulace byla prováděna v nástroji NetLogo, aby bylo možné vizualizovat pohyb robota v prostředí a vytvářet překážky v daném prostředí.
+Simulace byla prováděna v nástroji NetLogo, jelikož se jednalo o jedinný vhodný nástroj pro tuto simulaci, aby bylo možné vizualizovat pohyb robota v prostředí a vytvářet překážky v daném prostředí.
 =Model=