تحسين تخطيط المسار لروبوت متنقل

الباحث

نادية اسماعيل خليل

المشرف

هديل نصرت عبد الله - ليث عبد الكريم حسناوي

الجامعة

الجامعة التكنولوجية

الكلية / القسم

قسم الهندسة الكهربائية / هندسة الالكترونيك والاتصالات

الشهادة

دكتوراه

السنة

2023

لغة الرسالة

انكليزي

الكلمات المفتاحية

Mobile robot;Path planning;Optimization algorithms;Obstacle avoidance

في السنوات الأخيرة ، كان للملاحة الروبوتية أهمية كبيرة في العديد من التطبيقات .وقد وجد هدا المجال التحديات الكبيرة بخصوص عمل هذه التطبيقات. ان تخطيط المسار له دور أساسي في دقة وقدرة أي نظام مع كونه اي تخطيط المسار هو قلب نظام الملاحة. لذلك ، عمل العديد من الباحثين على تطوير خوارزميات عملية وفعالة خلال السنوات الماضية .في هذا العمل ، تم اقتراح Bac خوارزميات في تخطيط المسار Vl, ، خوارزمية بتصميم طبقي متقاطع بين ABC و PSO مستخدمة في البيئة الثابتة .بعد ذلك ¢ يتم استخدام تقنية تحسين القيد للتعامل مع البيئة الديناميكية . بعد ذلك ، تم اقتراح خوارزميتين هما PSO التكيفي و 41830, المحسن. واجه تخطيط المسار أيضًا العديد من التحديات والمشكلات ، مثل طول المسار ووقت المعالجة المستغرق للعثور على المسار وسلاسة المسار وما إلى ذلك. في هذا العمل ، ركزت خوارزميات تخطيط المسار المقترحة على طول المسار والوقت المطلوب للبحث عن الطريق .أظهرت الخوارزمية المقترحة (HMABC-PSO) تحسنًا في الأداء في طول المسار Gus تم تقصير الطول الذي تم الحصول عليه بنسبة 40/ .استخدم البحث المحلي ل PSO بدلاً من ABC لتحسين عملية البحث .تم استخدام عدة خرائط للعثور على موثوقية الخوارزمية المقترحة .تم إجراء تجزئة للمسار لاختبار أداء الخوارزميات المقترحة ، ووجد أن التقسيم أحيانًا يجعل المسار أطول لفترة قصيرة ولكنه يعطي القدرة على الحصول على مسارات بين العوائق ليس فقط بعيدًا عنها. كانت الخوارزميات المستخدمة مع البيئات الديناميكية ناجحة في تخطيط المسار .أظهرت النتائج التجريبية فعالية الخوارزميات المقترحة بنتائج جيدة .علاوة على ذلك ، أظهروا كفاءة الأنظمة المقترحة وقدرتها على إيجاد المسار في كل حالة .لا يزال أن PSO التكيفي كان له أقصر طريق. تم أخذ المقاييس المستخدمة مع الاختبارات التي تم إجراؤها بواسطة 2018 Matlab لطول المسار والوقت والانحراف المعياري والتي تم استخدامها للمقارنة وإيجاد الطريقة التي تتصرف بها كل خوارزمية. وقد أعطت دالة الهدف المحسنة متانة للخوارزميات الديناميكية التي أعطت القدرة على التعامل مع البيئات غير المعروفة.

In recent years, the robot navigation had a big importance in many applications. However, the enormous difficulties that these applications experience in their job and the significant challenges faced by the work of these applications play a crucial role in any system's accuracy and the ability of any system to deal with the path planning, which is the heart of the navigation system. Therefore, throughout the years, a number of researchers have focused on creating useful and effective algorithms. In this work, several algorithms are proposed in the path planning. First, an algorithm with a cross layer design between ABC (Artificial Bee Colony and PSO (Particle Swarm Optimization is used in a static environment. After that, a constraint optimization technique is proposed to deal with a dynamic environment. Then, two algorithms are proposed including the adaptive PSO and the improved ABC. Path planning has encountered many challenges and problems, such as the path length, the processing time taken to find the path, the smoothness of the path. In this work, the proposed path planning algorithms focused on the time and the path length required to find the path. The proposed algorithm hybrid modified ABC-PSO (HMABC-PSO) algorithm showed an improvement in the path length, where the length obtained was shortened by 40%. It used the local search of the PSO instead of ABC to enhance the search process. Several maps have been used to find the reliability of the proposed algorithm. Segmentation of the path was done to test the performance of the proposed algorithms and it is found that segmentation sometimes made the path slightly longer but it gave the ability to have paths between obstacles not only far away from them. The algorithms used with the dynamic environments were successful in path planning. The positive outcomes of the experiments demonstrated the usefulness of the suggested algorithms. Furthermore, they demonstrated the effectiveness of the suggested algorithms and their capacity to always find the path. Still that the adaptive PSO had the shortest path. The improved objective function gave robustness to the dynamic algorithms that gave the ability to deal with unknown environments. In order to find the way how each algorithm behaves, many metrics were used. The Matlab 2018b were used. The metrics used are path length, time and standard deviation. The metrics used with the tests made were taken by Matlab 2018b for path length, time and standard deviation which which were used for comparing and find the way each algorithm behaves.

طلب نسخة من الملف

الملفات غير منشورة على الموقع. اترك بياناتك وسيتواصل معك موظفو قسم الشؤون الثقافية والفنون لإرسال النسخة مجاناً.

الاسم

رقم الهاتف

البريد الإلكتروني

الغرض من الطلب (اختياري)

إرسال الطلب