PL EN


Preferencje help
Widoczny [Schowaj] Abstrakt
Liczba wyników
Tytuł artykułu

FPGA-Based Hybrid GA-PSO Algorithm and Its Application to Global Path Planning for Mobile Robots

Autorzy
Wybrane pełne teksty z tego czasopisma
Identyfikatory
Warianty tytułu
PL
Algorytm sterowania mobilnymi robotami wykorzystujący układy FPGA i bazujący na algorytmach genetycznych i mrówkowych
Języki publikacji
EN
Abstrakty
EN
This paper presents an FPGA-based (field-programmable gate array) hybrid metaheuristic GA (genetic algorithm)-PSO (particle swarm optimization) algorithm for mobile robots to find an optimal path between a starting and ending point in a grid environment. GA has been combined with PSO in evolving new solutions by applying crossover and mutation operators on solutions constructed by particles. This hybrid algorithm avoids the premature convergence and time complexity in conventional GA and PSO algorithms. The initial feasible path generated from the hybrid GAPSO planner is then smoothed using the cubic B-spline technique, in order to construct a near-optimal collision-free continuous path. Experimental results are conducted to show the merit of the proposed hybrid GA-PSO path planner for global path planning for mobile robots.
PL
W artykule zaprezentowano algorytm dla mobilnych robotów poszukujący optymalnej ścieżki między punktem startu i końcowym. Algorytm wykorzystuje układy FPGA i bazuje na algorytmach genetycznych i mrówkowych.
Słowa kluczowe
Rocznik
Strony
281--284
Opis fizyczny
Bibliogr. 11 poz., schem., wykr.
Twórcy
autor
  • Assistant Professor, Department of Electrical Engineering, National Ilan University, Taiwan
Bibliografia
  • [1] A. Hourtash and M. Tarokh. Manipulator path planning by decomposition: algorithm and analysis. IEEE Transactions on Robotics and Automation, 17(6)(2001) 842-856.
  • [2] C. Cai and S. Ferrari. Information-driven sensor path planning by approximate cell decomposition. IEEE Transactions on System, Man, and Cybernetics-Part B: Cybernetics, 39(3)(2009) 672-689.
  • [3] E. Rimon and D. Koditschek. Exact robot navigation using artificial potential functions. IEEE Transactions on Robotics and Automation, 8(5)(1992) 501-518.
  • [4] I. K. Jung, K. B. Hong, S. K. Hong, S. C. Hong. Path planning of mobile robot using neural network. Proceedings of the IEEE International Symposium on Industrial Electronics, 3(1999) 979-983.
  • [5] H. Surmann, J. Huser, J. Wehking. Path planning for fuzzy controlled autonomous mobile robot. International Conference on Fuzzy Systems, 3(1996) 1660-1665.
  • [6] C. Hocaoglu, A. C. Sanderson. Planning multiple paths with evolutionary speciation. IEEE Transactions on Evolutionary Computation, 5(3)(2001) 169-191.
  • [7] R. Nie, J. Yue. A GA and particle swarm optimization based hybrid algorithm. IEEE Congress on Evolutionary Computation, (2008) 1047-1050.
  • [8] S. W. Chen, J. S. Chiou, Y. C. Hu, K. Y. Wang, M. Y. Shieh. Application of the GA-PSO with the fuzzy controller to the robot soccer. Proceedings of SICE Annual Conference, (2010). 2083-2087
  • [9] C. G. Johnson and D. Marsh. Modelling robot manipulators with multivariate B-splines. Robotica, 17(3)(1999) 239-247.
  • [10] Q. Huang, S. Hu. and R. Matin. Fast degree elevation and knot insertion for B spline curve. Computer Aided Geometric Design, 22(2)(2005) 183-197.
  • [11] Z. Wu, H. S. Seah and M. Zhou. Skeleton based parametric solid models: ball b-spline surfaces. IEEE International Conference on Computer-Aided Design and Computer Graphics, (2007) 47-52.
Typ dokumentu
Bibliografia
Identyfikator YADDA
bwmeta1.element.baztech-3ef15620-4870-4ae0-9c1e-3e87ded8b9e9
JavaScript jest wyłączony w Twojej przeglądarce internetowej. Włącz go, a następnie odśwież stronę, aby móc w pełni z niej korzystać.