![](/images/graphics-bg.png)
Genetic algorithm using sub-path codes for mobile robot path planning
Other Title(s)
الخوارزمية الوراثية التي تستعمل رموز الطرق الثانوية لتخطيط الطريق الآلي النقال
Author
Source
Iraqi Journal of Computer, Communications and Control Engineering
Issue
Vol. 12, Issue 1 (30 Jun. 2012), pp.104-117, 14 p.
Publisher
Publication Date
2012-06-30
Country of Publication
Iraq
No. of Pages
14
Main Subjects
Topics
Abstract 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.
Abstract 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.
American Psychological Association (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
Modern Language Association (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
American Medical Association (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
Data Type
Journal Articles
Language
English
Notes
Includes bibliographical references : p. 116-117
Record ID
BIM-320380