Genetic algorithm using sub-path codes for mobile robot path planning

العناوين الأخرى

الخوارزمية الوراثية التي تستعمل رموز الطرق الثانوية لتخطيط الطريق الآلي النقال

المؤلف

Muhammad, Muhannad Jasim

المصدر

Iraqi Journal of Computer, Communications and Control Engineering

العدد

المجلد 12، العدد 1 (30 يونيو/حزيران 2012)، ص ص. 104-117، 14ص.

الناشر

الجامعة التكنولوجية

تاريخ النشر

2012-06-30

دولة النشر

العراق

عدد الصفحات

14

التخصصات الرئيسية

الهندسة الميكانيكية

الموضوعات

الملخص AR

في هذا البحث، تم اقتراح طريقة جديدة لإيجاد الطريق العام الأمثل للربوت السيار باستخدام الخوارزمية الوراثية.

أن خارطة البيئة المعروفة الثايتة كذلك عقدة البداية و عقدة النهاية اللتان تربطان الطريق المراد ايجاده تعطى مسبقا.

العقد المختارة في البيئة المعروفة الثابتة ترتبط فيما بينها بواسطة طرق فرعية.

كل طريق عام يمثل بواسطة متوالية من الطرق الفرعية التي تربط العقد المتعاقبة لتكوين ذلك الطريق.

أي طريق فرعي مشع من أي عقدة يرمز بعدد صحيح.

إن رمز الكروموسوم الخاص بطريق عام هو سلسة متوالية من الأعداد الصحيحة الخاصة برموز الطرق الفرعية التي يمر خلالها الربوت خلال رحلته من عقدة البداية إلى عقدة النهاية.

عاملان متكاملان اخذا في دالة الصلاحية للخوارزمية الوراثية المقترحة هما امكانية تنفيذ الطريق للوصول إلى الهدف مع تجنب العوائق و إيجاد أقصر طريق من بين الطرق المتاحة.

مثالان من مجالات البيئة الثابتة المعروفة قد تم دراستهما مع اختلافهما في عدد العقد و عدد العوائق.

النتائج المحصلة من المحكاة تبين الفعالية و الامكانية على التطبيق العملي للخوارزمية الوراثية المقترحة التي تستخدم رموز الطرق الفرعية لإيجاد الطريق الأمثل العام للربوت السيار.

الملخص EN

In this paper, a new method for finding global optimal path planning is proposed using a Genetic Algorithm (GA).

A map of known static environment as well as a start node and a target node connecting an optimal path which is required to be found are given beforehand.

The chosen nodes in a known static environment are connected by sub-paths among each other.

Each path is represented by a series of subpaths which connect the sequential nodes to form this path.

Each sub-path radiating from each node is labeled by an integer.

The chromosome code of a path is a string of series integers that represent the labels of sub-paths which are passed through traveling from start node to target node.

Two factors are integrated into a fitness function of the proposed genetic algorithm: the feasibility of collision avoidance path and the shortest distance of path.

Two examples of known static environment maps are taken in this study with different numbers of obstacles and nodes.

Simulation results show the effectiveness and feasibility of the proposed GA using sub-path codes to find optimum path planning for mobile robot.

نمط استشهاد جمعية علماء النفس الأمريكية (APA)

Muhammad, Muhannad Jasim. 2012. Genetic algorithm using sub-path codes for mobile robot path planning. Iraqi Journal of Computer, Communications and Control Engineering،Vol. 12, no. 1, pp.104-117.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-320380

نمط استشهاد الجمعية الأمريكية للغات الحديثة (MLA)

Muhammad, Muhannad Jasim. Genetic algorithm using sub-path codes for mobile robot path planning. Iraqi Journal of Computer, Communications and Control Engineering Vol. 12, no. 1 (2012), pp.104-117.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-320380

نمط استشهاد الجمعية الطبية الأمريكية (AMA)

Muhammad, Muhannad Jasim. Genetic algorithm using sub-path codes for mobile robot path planning. Iraqi Journal of Computer, Communications and Control Engineering. 2012. Vol. 12, no. 1, pp.104-117.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-320380

نوع البيانات

مقالات

لغة النص

الإنجليزية

الملاحظات

Includes bibliographical references : p. 116-117

رقم السجل

BIM-320380