首页> 外文OA文献 >Expert Systems and Advanced Algorithms in Mobile Robots Path Planning
【2h】

Expert Systems and Advanced Algorithms in Mobile Robots Path Planning

机译:移动机器人路径规划中的专家系统和高级算法

摘要

Metody plánování pohybu jsou významnou součástí robotiky, resp. mobilních robotických platforem. Technicky je realizace plánování pohybu z globální úrovně převedena do posloupnosti akcí na úrovni specifické robotické platformy a definovaného prostředí, včetně omezení. V rámci této práce byla provedena recenze mnoha metod určených pro plánování cest, přičemž hlavním těžištěm byly metody založené na tzv. rychle rostoucích stromech (RRT), prostorovém rozkladu (CD) a využití fuzzy expertních systémů (FES). Dosažené výsledky, resp. prezentované algoritmy, využívají dostupné informace z pracovního prostoru mobilního robotu a jsou aplikovatelné na řešení globální pohybové trajektorie mobilních robotů, resp. k řešení specifických problémů plánování cest s omezením typu úzké koridory či překážky s proměnnou polohou v čase. V práci jsou představeny nové plánovací postupy využívající výhod algoritmů RRT a CD. Navržené metody jsou navíc efektivně rozšířeny s využitím fuzzy expertního systému, který zlepšuje jejich chování. Práce rovněž prezentuje řešení pro plánovací problémy typu identifikace úzkých koridorů, či významných oblastí prostoru řešení s využitím přístupů na bázi dekompozice prostoru. V řešeních jsou částečně zahrnuty sub-optimalizace nalezených cest založené na zkracování nalezené cesty a vyhlazování cesty, resp. nahrazení trajektorie hladkou křivkou, respektující lépe předpokládanou dynamiku mobilního zařízení. Všechny prezentované metody byly implementovány v prostředí Matlab, které sloužilo k simulačnímu ověření efektivnosti vlastních i převzatých metod a k návrhu prostoru řešení včetně omezení (překážky). Získané výsledky byly vyhodnoceny s využitím statistických přístupů v prostředí Minitab a Matlab.
机译:运动计划方法是机器人技术的重要组成部分。移动机器人平台。从技术上讲,从全局级别执行运动计划将转换为特定机器人平台和定义的环境(包括约束)级别的一系列动作。在这项工作中,对许多旅行计划方法进行了回顾,主要侧重于基于所谓的快速生长树(RRT),空间分解(CD)和模糊专家系统(FES)的方法。取得了成果,分别。提出的算法,使用了来自移动机器人工作空间的可用信息,并且适用于移动机器人全局运动轨迹的解决方案。通过限制狭窄走廊或随时间变化的障碍物的类型来解决路线规划的特定问题。这项工作利用RRT和CD算法的优势提出了新的计划程序。另外,使用改进其行为的模糊专家系统有效地扩展了所提出的方法。这项工作还提出了规划问题的解决方案,例如使用基于空间分解的方法来识别狭窄的走廊或解决方案空间的重要区域。解决方案部分包括基于缩短找到的路径并平滑路径的子优化,分别。用平滑的曲线替换轨迹,同时尊重移动设备更好的预期动态。所有提出的方法都是在Matlab环境中实现的,该环境用于对自己和采用的方法的有效性进行仿真验证,并用于解决方案空间的设计,包括限制(障碍)。在Minitab和Matlab环境中使用统计方法评估了获得的结果。

著录项

  • 作者

    Abbadi Ahmad;

  • 作者单位
  • 年度 2016
  • 总页数
  • 原文格式 PDF
  • 正文语种 en
  • 中图分类

相似文献

  • 外文文献
  • 中文文献
  • 专利

客服邮箱:kefu@zhangqiaokeyan.com

京公网安备:11010802029741号 ICP备案号:京ICP备15016152号-6 六维联合信息科技 (北京) 有限公司©版权所有
  • 客服微信

  • 服务号