Artificial Techniques Based on Neural Network and Fuzzy Logic Combination Approach for Avoiding Dynamic Obstacles
Notice bibliographique
Résumé
The autonomous mobile robot must be capable of avoiding static and dynamic obstacles in the environment and navigating towards the target without any human effort. A valid low-cost path from start to goal is obtained by A* algorithm. Neural network used for Zone classification. The relative values between mobile robot and obstacle are used for classification which are distance, velocity, and angle. Zone1 is very dangerous while zone 5 is not dangerous. If the neural network classifies the obstacle as a dangerous obstacle and activates the controller. The fuzzy logic makes a decision as a reaction of mobile robot to prevent collision. There are three inputs to the fuzzy logic (relative velocity, relative distance, and relative angle) between mobile robot and obstacle. The outputs of fuzzy logic are velocity and steering angle of mobile robot. Static obstacles have been added to the environment in addition to dynamic obstacles to make the environment more complex. Three dangerous dynamic obstacles to the mobile robot are tested. While mobile robot is avoiding one obstacle, another obstacle enters critical zone and becomes dangerous to mobile robot. The mobile robot avoids the second obstacle while it is avoiding the first obstacle. Then the velocities of mobile robot and obstacles have been increased to prove that the proposed system can handle cases with faster velocities. The simulation results for the tested cases shows the capability of the proposed method for avoiding static and dynamic obstacles in fully known environment.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
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 ».