Exploration of Unknown Environments Using a Tethered Mobile RobotDanylo Shapovalov Exploration with mobile robots is a well known field of research, but current solutions cannot be directly applied for tethered robots. In some applications, tethers may be very important to provide power or allow communication with the robot. This thesis presents an exploration algorithm that guarantees complete exploration of arbitrary environments within the length constraint of the tether, while keeping the tether tangle-free at all times. While a generalized algorithm that can be used with several exploration strategies is also proposed, the presented implementation uses a modified frontier-based exploration approach, where the robot chooses its next goal in the frontier between explored and unexplored regions of the environment. The main modification from standard frontier-based method is the use of a cost function to sort multiple goals in one iteration and pick the cheapest one to go to, minimizing global path length in the process. The cost is calculated in terms of path length with tether constraints accounted for. The basic idea of the algorithm is to keep an estimate of the tether configuration, including length and homotopy, and decide the next robot path based on the length difference between the current tether length and the shortest tether length at the next goal position. The length difference is then used to determine whether it is safe for the robot to take the shortest path to the goal, or whether the robot has to take a different path to the goal in the way that would put the tether back into the most optimal configuration. The maximum length difference that would still guarantee global tangle-free paths has been shown to be the circumference of the smallest expected obstacle in the environment. The presented algorithm is provable correct and was tested and evaluated using both simulations and real-world experiments. Navigation of a planar robot is done with the aid of a Simultaneous Localization and Mapping (SLAM) system, with the data being provided by the on-board LiDAR scanner. The results from conducted experiments have demonstrated that the proposed algorithm results in the total path length increase of anywhere from 30% up to to 80% compared to untethered frontier-based approach, with the exact percentage increase dependent on the complexity of the environment. It is also approximately 6 times shorter than the total path length in a conservative approach of backtracking to the base to avoid tangling.

No abstract

В статье рассмотрен пример ведения и анализа статистики продаж компании с целью формирования на его основе и реализации алгоритмов подготовки данных для эффективной работы моделей продаж. Выделены факторы, оказывающие влияние на изменение объема продаж товара, необходимых для построения в будущем факторной модели прогноза прибыли. В процессе исследования использовались методы обработки данных, такие как фильтрация, работа с пропущенными, аномальными и зашумленными значениями, выявление зависимых факторов. Для фильтрации данных применен алгоритм Левенштейна как один самых распространенных для сравнения строк. На реальных данных демонстрируется эффективность реализованных алгоритмов с точки зрения перспектив ее реализации в современных системах управления торговлей. Рассмотренный пример реализации обработки данных можно применить для произвольного товарного ряда других предприятий сферы розничной и оптовой торговли за счет неизменности архитектуры разработанного инструмента анализа. Это может значительно удешевить и упростить анализ данных для среднего бизнеса, а также сбор, хранение и анализ статистики. Ключевые слова: алгоритм Левенштейна, анализ продаж, обработка данных, статистические данные, товарный ряд, факторная модель, фильтрация данных. У статті розглянуто приклад ведення та аналізу статистики продажів компанії з метою формування на його основі та реалізації алгоритмів підготовки даних для ефективної роботи моделей продажів. Виділено чинники, що впливають на зміну обсягу продажів товару, необхідних для побудови в майбутньому факторної моделі прогнозу прибутку. У процесі дослідження використовувалися методи обробки даних, такі як фільтрація, робота з пропущеними, аномальними значеннями, виявлення залежних чинників. Для фільтрації даних застосовано алгоритм Левенштейна як один із найбільш розповсюджених для порівняння рядків. На реальних даних демонструється ефективність реалізованих алгоритмів із погляду перспектив її реалізації в сучасних системах управління торгівлею. Розглянутий приклад реалізації обробки даних можливо застосувати для довільного товарного ряду інших підприємств сфери роздрібної та оптової торгівлі за рахунок незмінності архітектури розробленого інструменту аналізу. Це може значно здешевити і спростити аналіз даних для середнього бізнесу, а також збір, зберігання та аналіз статистики.