Review On Current Path Planning Algorthms For Autonomous Robotic Applications
Notice bibliographique
Résumé
Robotic systems grow more and more popular each year, with a wide variety of applications in almost all aspects of our life, these applications range from mobile robots, industrial robots, surgical robots, and even space robotics. Now it might seem that the wide use of robots in modern life implies that the motion-planning problem has already been solved, However This is far from true. With increasingly more ideas being implemented by robotics systems in different applications, the desire for Autonomous path planning methods is at an all-time high. This paper will review the most up-to-date autonomous path planning techniques. Furthermore, we will list the advantages and disadvantages of these methods and conclude this review with some of the currently open research problems in the field. In general, the goal of path planning algorithms is to achieve the optimal path; the path that requires the least amount of energy (the closest path), reduce the travel speed, processing time (computation), and more importantly can avoid Obstacles and collision (whether they are Static or dynamic obstacles). This paper will contain the following methods that are currently being researched in different robotic systems; Coverage Path Planning, the Random Walk, Sampling-Based Motions Planning (this includes the Rapidly Exploration Random Tree, and the Probabilistic Road Map), the Artificial Potential Field method, Greedy Algorithms (such as: Dijkstra's, A*, etc.), Genetic Algorithms, Swarm intelligence (such as: Ant Colony Optimization, Particle Swarm Optimization, etc.), and finally the Machine Learning Algorithms, and Reinforcement Learning; two of the most hot research topics currently being explored in robotic systems.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,009 | 0,005 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».