Path planning for a UGV using Salp Swarm Algorithm
Pourquoi ce travail est dans la base
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Notice bibliographique
Résumé
The paper researches a utilization of the Salp Swarm Algorithm (SSA), a bio-mimetic optimization technique, to improve path planning in Unmanned Ground Vehicles (UGVs). Because of the crucial role of the efficient and reliable path planning in the implementation of UGVs in such sectors as military, rescue operations, and agriculture, there is a need for algorithms that are capable of navigating complex environments. The concept of SSA, based on the natural swarming behavior of salps, represents a very promising approach that is characterized by the exploration and exploitation properties of the algorithm. This study evaluates the performance of the SSA relative to existing particle swarm optimization (PSO), in terms of path optimality, computational efficiency, and dynamic obstacle adaptability, through a number of simulated environments. Results show that the SSA has the potential to compete with the traditional algorithms in path efficiency and computational load. However, PSO shows slight superiority results compared to SSA. This study highlights the potency of bio-inspired algorithms, specifically the SSA, in enhancing the field of autonomous navigation for UGVs. It introduces new possibilities of practical application of SSA in real-life scenarios, demonstrating its scalability and resilience. The findings of this study make a contribution to the general discussion on the improvement of planning of autonomous routes and provide a possible way for more sustainable and effective UGV activities.
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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 | 0,000 | 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 découle