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Enregistrement W6992918040

Motion planning for multi-link robots with artificial potential fields and modified simulated annealing

2011· dissertation· en· W6992918040 sur OpenAlexfundno aff

Notice bibliographique

Revuee-scholar@UOIT (University of Ontario Institute of Technology) · 2011
Typedissertation
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueRobotic Path Planning Algorithms
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesUniversity of Ontario Institute of Technology
Mots-clésRobotMotion planningSimulated annealingGradient descentControl theory (sociology)Convergence (economics)Mobile robotPath (computing)
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In this thesis we present a hybrid control methodology using Artificial Potential Fields (APF) integrated with a modified Simulated Annealing (SA) optimization algorithm for motion planning of a multi-link robots team. The principle of this work is based on the locomotion of a snake where subsequent links follow the trace of the head. The proposed algorithm uses the APF method which provides simple, efficient and effective path planning and the modified SA is applied in order for the robots to recover from a local minima. Modifications to the SA algorithm improve the performance of the algorithm and reduce convergence time.\nValidation on a three-link snake robot shows that the derived control laws from the motion planning algorithm that combine APF and SA can successfully navigate the robot to reach its destination, while avoiding collisions with multiple obstacles and other robots in its path as well as recover from local minima. To improve the performance of the algorithm, the gradient descent method is replaced by Newton???s method which helps in reducing the zigzagging phenomenon in gradient descent method while the robot moves in the vicinity of an obstacle.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,568
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,040
Tête enseignante GPT0,245
Écart entre enseignants0,205 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeSimulation ou modélisation
Domainenon disponible
GenreMéthodes

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2011
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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