![](/images/graphics-bg.png)
Mobile Robot Path Planning Using Ant Colony Algorithm and Improved Potential Field Method
المؤلفون المشاركون
المصدر
Computational Intelligence and Neuroscience
العدد
المجلد 2019، العدد 2019 (31 ديسمبر/كانون الأول 2019)، ص ص. 1-10، 10ص.
الناشر
Hindawi Publishing Corporation
تاريخ النشر
2019-05-06
دولة النشر
مصر
عدد الصفحات
10
التخصصات الرئيسية
الملخص EN
For the problem of mobile robot’s path planning under the known environment, a path planning method of mixed artificial potential field (APF) and ant colony optimization (ACO) based on grid map is proposed.
First, based on the grid model, APF is improved in three ways: the attraction field, the direction of resultant force, and jumping out the infinite loop.
Then, the hybrid strategy combined global updating with local updating is developed to design updating method of the ACO pheromone.
The process of optimization of ACO is divided into two phases.
In the prophase, the direction of the resultant force obtained by the improved APF is used as the inspired factors, which leads ant colony to move in a directional manner.
In the anaphase, the inspired factors are canceled, and ant colony transition is completely based on pheromone updating, which can overcome the inertia of the ant colony and force them to explore a new and better path.
Finally, some simulation experiments and mobile robot environment experiments are done.
The experiment results verify that the method has stronger stability and environmental adaptability.
نمط استشهاد جمعية علماء النفس الأمريكية (APA)
Chen, Guoliang& Liu, Jie. 2019. Mobile Robot Path Planning Using Ant Colony Algorithm and Improved Potential Field Method. Computational Intelligence and Neuroscience،Vol. 2019, no. 2019, pp.1-10.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1129354
نمط استشهاد الجمعية الأمريكية للغات الحديثة (MLA)
Chen, Guoliang& Liu, Jie. Mobile Robot Path Planning Using Ant Colony Algorithm and Improved Potential Field Method. Computational Intelligence and Neuroscience No. 2019 (2019), pp.1-10.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1129354
نمط استشهاد الجمعية الطبية الأمريكية (AMA)
Chen, Guoliang& Liu, Jie. Mobile Robot Path Planning Using Ant Colony Algorithm and Improved Potential Field Method. Computational Intelligence and Neuroscience. 2019. Vol. 2019, no. 2019, pp.1-10.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1129354
نوع البيانات
مقالات
لغة النص
الإنجليزية
الملاحظات
Includes bibliographical references
رقم السجل
BIM-1129354
قاعدة معامل التأثير والاستشهادات المرجعية العربي "ارسيف Arcif"
أضخم قاعدة بيانات عربية للاستشهادات المرجعية للمجلات العلمية المحكمة الصادرة في العالم العربي
![](/images/ebook-kashef.png)
تقوم هذه الخدمة بالتحقق من التشابه أو الانتحال في الأبحاث والمقالات العلمية والأطروحات الجامعية والكتب والأبحاث باللغة العربية، وتحديد درجة التشابه أو أصالة الأعمال البحثية وحماية ملكيتها الفكرية. تعرف اكثر
![](/images/kashef-image.png)