{"title":"基于GWO算法的移动机器人路径规划与避障","authors":"T. Abbas, A. Shabeeb","doi":"10.22153/kej.2022.03.003","DOIUrl":null,"url":null,"abstract":"تعد مشكلة تخطيط المسار من بين المشكلات الأكثر أهمية في مجال أبحاث الروبوتات. نظرًا لأنه مرتبط بإيجاد طريق آمن وفعال في بيئة مزدحمة للروبوتات المتنقلة ذات العجلات ، ويعتبر شرطًا أساسيًا مهمًا لنجاح أي مشروع روبوت متنقل. تقترح هذه الورقة التخطيط الأسرع والأمثل لمسار الروبوت المتحرك ذي العجلات مع تجنب الاصطدام باستخدام خوارزمية تسمى تحسين الذئب الرمادي (GWO) كطريقة للعثور على أقصر الطرق وأكثرها أمانًا. تهدف أهداف البحث في هذه الدراسة إلى تحديد أفضل مسار ملاحي مع مراعاة تأثير عدد المعوقات والتكرارات على أداء الخوارزمية لإيجاد المسار الأفضل. أثبتت المحاكاة نجاح الطريقة المقترحة في إيجاد الطريق الآمن والأقصر. أظهر تقييم الخوارزمية المقترحة وجود علاقة بين زيادة عدد العوائق وعدد التكرارات كمعلمات تأثير على طول المسار والوقت المطلوب لإيجاد المسار الأمثل.","PeriodicalId":7637,"journal":{"name":"Al-Khwarizmi Engineering Journal","volume":"7 1","pages":""},"PeriodicalIF":0.0000,"publicationDate":"2022-06-16","publicationTypes":"Journal Article","fieldsOfStudy":null,"isOpenAccess":false,"openAccessPdf":"","citationCount":"1","resultStr":"{\"title\":\"Path Planning and Obstacle Avoidance of a Mobile Robot based on GWO Algorithm\",\"authors\":\"T. Abbas, A. Shabeeb\",\"doi\":\"10.22153/kej.2022.03.003\",\"DOIUrl\":null,\"url\":null,\"abstract\":\"تعد مشكلة تخطيط المسار من بين المشكلات الأكثر أهمية في مجال أبحاث الروبوتات. نظرًا لأنه مرتبط بإيجاد طريق آمن وفعال في بيئة مزدحمة للروبوتات المتنقلة ذات العجلات ، ويعتبر شرطًا أساسيًا مهمًا لنجاح أي مشروع روبوت متنقل. تقترح هذه الورقة التخطيط الأسرع والأمثل لمسار الروبوت المتحرك ذي العجلات مع تجنب الاصطدام باستخدام خوارزمية تسمى تحسين الذئب الرمادي (GWO) كطريقة للعثور على أقصر الطرق وأكثرها أمانًا. تهدف أهداف البحث في هذه الدراسة إلى تحديد أفضل مسار ملاحي مع مراعاة تأثير عدد المعوقات والتكرارات على أداء الخوارزمية لإيجاد المسار الأفضل. أثبتت المحاكاة نجاح الطريقة المقترحة في إيجاد الطريق الآمن والأقصر. أظهر تقييم الخوارزمية المقترحة وجود علاقة بين زيادة عدد العوائق وعدد التكرارات كمعلمات تأثير على طول المسار والوقت المطلوب لإيجاد المسار الأمثل.\",\"PeriodicalId\":7637,\"journal\":{\"name\":\"Al-Khwarizmi Engineering Journal\",\"volume\":\"7 1\",\"pages\":\"\"},\"PeriodicalIF\":0.0000,\"publicationDate\":\"2022-06-16\",\"publicationTypes\":\"Journal Article\",\"fieldsOfStudy\":null,\"isOpenAccess\":false,\"openAccessPdf\":\"\",\"citationCount\":\"1\",\"resultStr\":null,\"platform\":\"Semanticscholar\",\"paperid\":null,\"PeriodicalName\":\"Al-Khwarizmi Engineering Journal\",\"FirstCategoryId\":\"1085\",\"ListUrlMain\":\"https://doi.org/10.22153/kej.2022.03.003\",\"RegionNum\":0,\"RegionCategory\":null,\"ArticlePicture\":[],\"TitleCN\":null,\"AbstractTextCN\":null,\"PMCID\":null,\"EPubDate\":\"\",\"PubModel\":\"\",\"JCR\":\"\",\"JCRName\":\"\",\"Score\":null,\"Total\":0}","platform":"Semanticscholar","paperid":null,"PeriodicalName":"Al-Khwarizmi Engineering Journal","FirstCategoryId":"1085","ListUrlMain":"https://doi.org/10.22153/kej.2022.03.003","RegionNum":0,"RegionCategory":null,"ArticlePicture":[],"TitleCN":null,"AbstractTextCN":null,"PMCID":null,"EPubDate":"","PubModel":"","JCR":"","JCRName":"","Score":null,"Total":0}
Path Planning and Obstacle Avoidance of a Mobile Robot based on GWO Algorithm
تعد مشكلة تخطيط المسار من بين المشكلات الأكثر أهمية في مجال أبحاث الروبوتات. نظرًا لأنه مرتبط بإيجاد طريق آمن وفعال في بيئة مزدحمة للروبوتات المتنقلة ذات العجلات ، ويعتبر شرطًا أساسيًا مهمًا لنجاح أي مشروع روبوت متنقل. تقترح هذه الورقة التخطيط الأسرع والأمثل لمسار الروبوت المتحرك ذي العجلات مع تجنب الاصطدام باستخدام خوارزمية تسمى تحسين الذئب الرمادي (GWO) كطريقة للعثور على أقصر الطرق وأكثرها أمانًا. تهدف أهداف البحث في هذه الدراسة إلى تحديد أفضل مسار ملاحي مع مراعاة تأثير عدد المعوقات والتكرارات على أداء الخوارزمية لإيجاد المسار الأفضل. أثبتت المحاكاة نجاح الطريقة المقترحة في إيجاد الطريق الآمن والأقصر. أظهر تقييم الخوارزمية المقترحة وجود علاقة بين زيادة عدد العوائق وعدد التكرارات كمعلمات تأثير على طول المسار والوقت المطلوب لإيجاد المسار الأمثل.
求助内容：
应助结果提醒方式：
京公网安备 11010802042870号
