Parçacık Sürü Optimizasyon Tabanlı Mobil Robotlarda Global Yol Planlama

Year 2021, Volume: 2 Issue: 1, 18 - 26, 23.06.2021

Zeynep Garip Durmuş Karayel Murat Erhan Çimen

Abstract

Mobil robotların verimli çalışmasında en kısa ve düşük maliyetli yol planlanması çok önemlidir. Вu çalışmada bilinen statik bir çevrede mobil robot navigasyonu için parçacık sürü optimizasyon algoritma tabanlı yol planlama önerilmiştir.Önerilen yöntemde başlangıç noktasından hedef nokta arasında engellere çarpmaksızın mobil robot tarafından oluşturulan yol optimize edilmektedir.Bunun görselleştirilmesiiçin bir arayüz tasarımı gerçekleştirilmiştir. Yapılan çalışmada önerilen algoritmanın etkinliği simülasyon sonuçları ile gösterilmektedir. Buna ek olarak simülasyon çalışmasında elde edilen yol deneysel ortamda mobil robot tarafından doğrulanmaktadır. Önerilen PSO algoritmasının performansını karşılaştırmak amacıyla literatürde bulunan algoritmalar kullanılmıştır.

Keywords

Parçacık sürü optimizasyon, yol planlama, mobil robotlar, navigasyon.

References

• [1]R.Poli, “Analysisof the publications on the applications of particle swarm optimization”,Hindawi Publishing Corporation Journal of Artificial Evolution and Applications, 2008.
• [2]A. Chatterjee,K. Pulasinghe, K. Watanabe, K. Izumi, “A particle-swarm-optimized fuzzy-neural network forvoice controlled robot systems”,IEEE Transactions on Industrial Electronics, 52(6):1478–1489, 2005.
• [3]B.Deepak, D.R. Parhi, “PSO based path planner of an autonomous mobile robot”,Cent. Eur. J. Comp. Sci. 2(2):152-168, 2012.
• [4]Y.Zhang, D. Gong, J. Zhang, “Robot path planning in uncertain environment using multi-objective particle swarm optimization”. Neuro computing103: 172–185, 2013.
• [5]Y. Tang, Q. Li, L. Wang, C. Zhang, Y. Yin, “An improved pso for path planning of mobile robots and its parameters discussion”, Intelligent Control and Information Processing, Dalian, China, 2010.
• [6]L.Wang, Y. Liu, H. Deng, Y. Xu, “Obstacle-avoidance path planning for soccer robots using particle swarm optimization”, Robotics and Biomimetics, Kunming, China, 2006.
• [7]M. Saska, M. Macas, L. Preucil, L. Lhotska, Robot path planning using particle swarm optimization of ferguson splines. Emerging Technologies and Factory Automation, 2006.
• [8]A. Z. Nasrollahy, H. H. S. Javadi, “Using particle swarm optimization for robot path planning in dynamic environments with moving obstacles and target”. Sim European Symposium on Computer Modeling and Simulation.2009.
• [9]R. Solea, D. Cernega, “Online path planner for mobile robots using particle swarm optimization”, ICSTCC, Sinaia, Romania,2016.
• [10]J. Kennedy, R.C. Eberhart, “Particle Swam Optimization”,IEEE International Conference on Neural Networks, 1942-1948, 1995.
• [11]Z. Gao, X. Zeng, J. Wang, J. Liu, “FPGA implementation of adaptive IIR filters with particle swarm optimization algorithm”,Communication Systems, 2008.
• [12]B.K. Patle, D.R.Parhi, “On firefly algorithm: optimization and application in mobile robot navigation”, World Journal of Engineering,14(1): 65–76, 2017.