Enhanced Obstacle Avoidance and Intelligent Navigation for Mobile Robots: An Integrated Approach Using Fuzzy Logic and an Optimized APF Method
Notice bibliographique
Résumé
This study presents a novel algorithm designed to facilitate intelligent navigation and obstacle avoidance for mobile robots.The proposed algorithm provides a reliable means for robots to navigate complex environments, skillfully negotiating both static and dynamic obstacles while identifying the most efficient path from a start point to a destination.The principal aim is to guide a robot's traversal through various environments, preventing collision with obstacles while ensuring an optimal path is followed.The robot's trajectories are generated using an optimized version of the artificial potential field (APF) technique, renowned for its simplicity and effectiveness in dynamic and intricate environments.The developed algorithm calculates both attraction and repulsion forces between the robot and various elements within its environment, including the goal, obstacles, and other robots.This holistic approach ensures the efficiency and continuity of the plotted trajectory.To further refine the robot's movement towards the goal, a fuzzy logic-based intelligent controller is incorporated.The integration of fuzzy logic control (FLC) with the APF technique allows the system to strategically plan the robot's path.This is achieved by determining the subsequent location point and calculating the required angular and linear velocities using a forward linkage controller (FLC).The efficacy of the approach is validated through a series of real-time experiments and simulations.The refined algorithm, with appropriately tuned parameters, is implemented within the Robotics Operating System (ROS) environment using the Gazebo simulator.The results obtained provide a comprehensive evaluation of the modified potential field technique's applicability, validity, and optimal performance in task completion scenarios.Through the integration of the optimized artificial potential field and fuzzy logic control, the proposed approach presents a robust solution for the safe and efficient navigation of mobile robots in complex environments.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».