論文の概要: A Novel Knowledge-Based Genetic Algorithm for Robot Path Planning in Complex Environments

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2209.01482v1
• Date: Sat, 3 Sep 2022 19:13:16 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-09-07 15:07:26.051254
• Title: A Novel Knowledge-Based Genetic Algorithm for Robot Path Planning in Complex Environments
• Title（参考訳）: 複雑な環境におけるロボット経路計画のための知識に基づく遺伝的アルゴリズム
• Authors: Yanrong Hu, Simon X. Yang
• Abstract要約: 提案する遺伝的アルゴリズムは,ロボット経路計画の領域知識を特殊演算子に組み込む。 提案アルゴリズムは, 静的・動的複合環境において, 最適に近いロボット経路を求めることができる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.318708963153893
• License: http://creativecommons.org/publicdomain/zero/1.0/
• Abstract: In this paper, a novel knowledge-based genetic algorithm for path planning of a mobile robot in unstructured complex environments is proposed, where five problem-specific operators are developed for efficient robot path planning. The proposed genetic algorithm incorporates the domain knowledge of robot path planning into its specialized operators, some of which also combine a local search technique. A unique and simple representation of the robot path is proposed and a simple but effective path evaluation method is developed, where the collisions can be accurately detected and the quality of a robot path is well reflected. The proposed algorithm is capable of finding a near-optimal robot path in both static and dynamic complex environments. The effectiveness and efficiency of the proposed algorithm are demonstrated by simulation studies. The irreplaceable role of the specialized genetic operators in the proposed genetic algorithm for solving the robot path planning problem is demonstrated through a comparison study.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,非構造化複雑な環境における移動ロボットの経路計画のための新しい知識に基づく遺伝的アルゴリズムを提案する。 提案する遺伝的アルゴリズムは,ロボット経路計画の領域知識を,局所探索技術を組み合わせた特殊演算子に組み込む。 ロボットパスの特異かつ簡便な表現を提案し, 衝突を高精度に検出し, ロボットパスの品質をよく反映する簡易かつ効果的な経路評価法を開発した。 提案アルゴリズムは, 静的・動的複合環境において, 最適に近いロボット経路を求めることができる。 提案アルゴリズムの有効性と効率をシミュレーション研究により実証した。 ロボットの経路計画問題に対する遺伝的アルゴリズムの提案において, 特殊遺伝子操作者が果たせない役割を比較研究により示している。

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