PL EN


Preferencje help
Widoczny [Schowaj] Abstrakt
Liczba wyników
Tytuł artykułu

Planowanie trasy za pomocą technik ewolucyjnych

Autorzy
Identyfikatory
Warianty tytułu
EN
Route planning by means of evolutionary techniques
Języki publikacji
PL
Abstrakty
PL
Jednym z problemów podczas budowy autonomicznego pojazdu nawodnego jest konstrukcja systemu planowania trasy dla tego pojazdu. Zadaniem tego systemu jest wyznaczenie w sposób automatyczny trasy rozpoczynającej się w pewnym punkcie początkowym, najczęściej odpowiadającym aktualnej pozycji pojazdu, a kończącej się we wcześniej ustalonym punkcie końcowym z ominięciem wszystkich możliwych niebezpieczeństw o charakterze stałym, które pojazd może spotkać w trakcie przemieszczania się po akwenie (wspomnianymi przeszkodami mogą być np. ląd, pławy, wraki). Do planowania trasy pojazdu można zastosować różne metody do których zalicza się przede wszystkim techniki oparte na klasycznym algorytmie A* oraz techniki ewolucyjne. Artykuł prezentuje wykorzystanie algorytmów genetycznych do automatycznego planowania tras na sztucznie wygenerowanych akwenach wyspecyfikowanych na obrazach rastrowych. Eksperymenty zaprezentowane w artykule udowodniły użyteczność algorytmów genetycznych do planowania tras dla pojazdu autonomicznego.
EN
One problem when building autonomous surface vehicle is to construct the route planning system for the vehicle. The task of the system is to automatically determine a vehicle route starting in a point, the most often a point indicating a current position of the vehicle, and ending in other point of marine area. Moreover, the other objective of the system is to lead the vehicle far away from all static obstacles which may be encountered by the vehicle during its voyage to the destination (example static obstacles are: land, wreck, buoy). To plan the route different methods can be used, e.g. A* algorithm and evolutionary techniques. The paper presents application of genetic algorithms to plan the vehicle route on artificially built marine areas specified on raster images. Experiments presented in the paper proved usefulness of the genetic algorithms to automatically plan routes for autonomous surface vehicles.
Czasopismo
Rocznik
Tom
Strony
8882--8889
Opis fizyczny
Bibliogr. 3 poz., rys., tab., pełny tekst na CD3
Twórcy
autor
  • Akademia Marynarki Wojennej w Gdyni, Wydział Nawigacji i Uzbrojenia Okrętowego, 81-103 Gdynia, ul. Śmidowicza 69
autor
  • Akademia Marynarki Wojennej w Gdyni, Wydział Mechniczny, 81-103 Gdynia, ul. Śmidowicza 69
Bibliografia
  • 1. Goldberg D. E., Genetic algorithms in search, optimization and machine learning, Addison Wesley, Reading, Massachusetts, 1989
  • 2. Potter M., The Design and Analysis of a Computational Model of Cooperative Coevolution, PhD thesis, George Mason University, Fairfax, Virginia, 1997
  • 3. Potter M. A., De Jong K. A., Cooperative coevolution: An architecture for evolving coadapted subcomponents, Evolutionary Computation, 8(1), 1-29, 2000
Typ dokumentu
Bibliografia
Identyfikator YADDA
bwmeta1.element.baztech-dc6138fc-a4ed-400e-aaaa-c672eb1d4a46
JavaScript jest wyłączony w Twojej przeglądarce internetowej. Włącz go, a następnie odśwież stronę, aby móc w pełni z niej korzystać.