Comparison of mobile robot positioning techniques

Юлія Ямненко; Владислав Осокін

doi:10.15222/TKEA2021.5-6.26

Юлія Ямненко Київський політехнічний інститут імені Ігоря Сікорського https://orcid.org/0000-0002-9796-6420
Владислав Осокін Київський політехнічний інститут імені Ігоря Сікорського https://orcid.org/0000-0002-3188-1184

DOI: https://doi.org/10.15222/TKEA2021.5-6.26

Ключові слова: мобільний робот, позиціювання робота, генетичні алгоритми, методи штучного інтелекту, метод трилатерації

Анотація

Проведено порівняння точності позиціювання мобільного робота при використанні методу, що базується на генетичному алгоритмі і належить до методів штучного інтелекту, та методу трилатерації, який традиційно використовується в задачах позиціювання. Розглянуто застосування відповідної термінології, запозиченої з генетики, та алгоритмів обробки даних для зазначеної предметної області.

Посилання

Ababii, V., Sudacevschi, V., Rosca N., Lungu I. [Sensors network for robots control]. International Scientific-Practical Conference “Applied Scientific and Technical Research”, 2019, vol. 6, no. 4, pp. 26–32. (Ukr)

Gladkov, L. A., Kureychik V. V., Kureychik V. M. Geneticheskiye algoritmy [Genetic algorithms]. Moldova, Chisinau, Fizmatlit, 2010, 320 p. (Rus)

Voytyuk I. F., Dyvak M. P., Nemish V. M. The method and genetic algorithm for structural identification of interval difference operators in the tasks of ecological monitoring. Scientific Works of DonNTU, 2011, vol. 4, no. 4, pp. 71–89. (Ukr)

Rutkovskaya D. Neyronnyye seti, geneticheskiye algoritmy i nechetkiye sistemy [Neural Networks, Genetic Algorithms and Fuzzy Systems]. Russia, Moscow, Hot line-Telecom, 2006, 452 p. (Rus)

Yurevich Ye. I. Osnovy robototekhniki [Fundamentals of Robotics]. St. Petersburg «BHV-Petersburg», 2005, 416 p. (Rus)

Lebedev B. K. [Genetic algorithm for the distribution of compounds by layers in multilayer global VLSI tracing.]. Izvestiya SFedU. Engineering Sciences, Russia, Tagаnrog, Izvestia UFU, 2012, № 7, pp. 14–22. (Rus)

Zdor G. N., Potekha A.V. Methodical features of usage of genetic algorithms for prediction of development of fire robots. Vesnik Hrodzenskaha Dziarzhaunaha Universiteta Imia Ianki Kupaly. Seryia 6. Tekhnika. https://rep.bntu.by/handle/data/84744 (Rus)

Afanas’yev V.N. Dinamicheskiye sistemy upravleniya s nepolnoy informatsiyey. Algoritmicheskoye konstruirovaniye [Dynamic control systems with incomplete information. Algorithmic design]. Moscow, Lenand, 2018, 216 p. (Rus)

Gerasun V. M., Zhoga V. V., Nesmiyanov I. A. et al. [Inve¬sti¬ga¬tion of the optimal configurations of a manipulator-tripod with a rotary base]. Mechatronics, Automation, Control, 2016, no. 6, pp. 16–21. (Rus)

D printing and 3D printer device]. https://make-3d.ru/articles/chto-takoe-3d-pechat/ (20 september 2021) (Rus)

Pshikhopov V. Kh. Organization of repellers when moving mobile robots in an environment with obstacles. Mechatronics, Automation, Control, 2008, no. 2, pp. 34–41. (Rus)

Zenkevich S. L., Yushchenko A. S. Osnovy upravleniya manipulyatsionnymi robotami [Fundamentals of manipulation robots control]. Moscow, BMSTU, 2004, 480 p. (Rus)

Ulyanov S. V. [Robust intelligent control systems: system and structural analysis]. Fuzzy Systems and Soft Computing, 2008, no. 2, pp. 15–41. (Rus)

Rybakov A. V. [Hexapod robot with neural network motion control system]. Robotics and Technical Cybernetics, 2017, no. 3, pp. 59–66. (Rus)

Darintsev O. V., Migranov A. B. [Mobile group traffic planning system microrobots based on genetic algorithms. Theory and Systems Management, 2007, no. 3, pp. 163–173. (Rus)

Zhu J., Huai L., Cui R. Research and application of hybrid random selection genetic algorithm. 2017 10th International Symposium on Computational Intelligence and Design (ISCID), 2017, vol. 20, iss. 7, p. 330. https://doi.org/10.1109/ISCID41719.2017

Croitoru N. High probability mutation and error thresholds in genetic algorithms, 2015 17th International Symposium on Symbolic and Numeric Algorithms for Scientific Computing (SYNASC), 2015, vol. 17, iss. 4, p. 271. https://doi.org/10.1109/SYNASC.2015.51

Kar S., Kabir M. M. J. Comparative analysis of mining fuzzy association rule using genetic algorithm, 2019 International Con¬ference on Electrical, Computer and Communication Engineering (ECCE), 2019, vol. 7, iss. 3, p. 5. https://doi.org/10.1109/ECACE.2019.8679336

Chen C., He J., Hong T. A two-stage multi-objective genetic-fuzzy mining algorithm, 2013 IEEE International Workshop on Genetic and Evolutionary Fuzzy Systems (GEFS), 2013, vol. 10, iss. 2, p. 16. https://doi.org/10.1109/GEFS.2013.6601050

Порівняння точності позиціювання методом трилатерації та методом на базі генетичного алгоритму

Анотація

Посилання