論文の概要: Optimization of Rocker-Bogie Mechanism using Heuristic Approaches
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2209.06927v1
- Date: Wed, 14 Sep 2022 21:02:01 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-09-16 12:22:47.435421
- Title: Optimization of Rocker-Bogie Mechanism using Heuristic Approaches
- Title（参考訳）: ヒューリスティックアプローチによるロッカーボギー機構の最適化
- Authors: Harsh Senjaliya, Pranshav Gajjar, Brijan Vaghasiya, Pooja Shah, and
Paresh Gujarati
- Abstract要約: 本稿では,海外の地形に関連付けられた標準的なサスペンション手法であるRocker Bogie機構について論じる。
本稿では,シミュレート・アニーリング,遺伝的アルゴリズム,スワム・インテリジェンス,盆地ホッピング,微分進化に関する広範な実験を行った。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Optimal locomotion and efficient traversal of extraterrestrial rovers in
dynamic terrains and environments is an important problem statement in the
field of planetary science and geophysical systems. Designing a superlative and
efficient architecture for the suspension mechanism of planetary rovers is a
crucial step towards robust rovers. This paper focuses on the Rocker Bogie
mechanism, a standard suspension methodology associated with foreign terrains.
After scrutinizing the available previous literature and by leveraging various
optimization and global minimization algorithms, this paper offers a novel
study on mechanical design optimization of a rovers suspension mechanism. This
paper presents extensive tests on Simulated Annealing, Genetic Algorithms,
Swarm Intelligence techniques, Basin Hoping and Differential Evolution, while
thoroughly assessing every related hyper parameter, to find utility driven
solutions. We also assess Dual Annealing and subsidiary algorithms for the
aforementioned task while maintaining an unbiased testing standpoint for
ethical research. Computational efficiency and overall fitness are considered
key valedictory parameters for assessing the related algorithms, emphasis is
also given to variable input seeds to find the most suitable utility driven
strategy. Simulated Annealing was obtained empirically to be the top performing
heuristic strategy, with a fitness of 760, which was considerably superior to
other algorithms and provided consistent performance across various input seeds
and individual performance indicators.
- Abstract（参考訳）: 動的地形と環境における地球外ローバーの最適移動と効率的な移動は、惑星科学と地球物理システムの分野で重要な問題ステートメントである。
惑星ローバーのサスペンション機構のための最上級かつ効率的なアーキテクチャの設計は、堅牢なローバーへの重要なステップである。
本稿では,海外の地形に関連した標準サスペンション手法であるrocker bogie機構に着目した。
これまでの文献を精査し,様々な最適化と大域的最小化アルゴリズムを活用し,ローバーサスペンション機構の機械設計最適化に関する新しい研究を行った。
本稿では,シミュレーション・アニーリング,遺伝的アルゴリズム,スワーミング・インテリジェンス技術,ベースライン・希望と微分進化に関する広範囲なテストを行い,関連するすべてのハイパーパラメータを徹底的に評価し,有用性のある解を求める。
また、上記の課題に対して、Dual Annealingおよび補助アルゴリズムの評価を行い、倫理研究の非バイアステストの視点を維持した。
計算効率と全体の適合性は、関連するアルゴリズムを評価する上で重要な決定パラメータであると考えられており、最も適切なユーティリティ駆動戦略を見つけるために、変数入力種にも強調される。
シミュレート・アニーリングは、他のアルゴリズムよりもかなり優れ、様々な入力種と個々のパフォーマンス指標に対して一貫したパフォーマンスを提供する760の適合性を持つ、最高性能のヒューリスティック戦略として実証的に得られた。
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