Temat: robot swarm - Katalog OPAC zbiorów

Skocz do pozycji: 1.

Tytuł:: Controlling a robot swarm with EV3 modules for mobile indoor mapping
Autorzy:: Pawłowicz, B.
Sierpiński, M.
Trybus, B.
Powiązania:: https://bibliotekanauki.pl/articles/114160.pdf
Data publikacji:: 2016
Wydawca:: Stowarzyszenie Inżynierów i Techników Mechaników Polskich
Tematy:: robot swarm
RFID
WinRT
EV3
Opis:: The goal of the paper is to present a lab application controlling a swarm of mobile robots built with Lego Mindstorms bricks of EV3 series. The application named BrickCenter is based on Windows Runtime (WinRT) architecture and allows the user to manage robots by controlling selected motors through a keyboard or a gamepad. The application is able to read measurements acquired from standard sensors connected to EV3 controllers. It is a basis for a concept of supervisory control of a robot swarm designed for indoor mapping with RFID readers.
Źródło:: Measurement Automation Monitoring; 2016, 62, 8; 274-277
2450-2855
Pojawia się w:: Measurement Automation Monitoring
Dostawca treści:: Biblioteka Nauki

Artykuł

Zmień widok

na półce

Skocz do pozycji: 2.

Tytuł:: Collision-free autonomous robot navigation in unknown environments utilizing PSO for path planning
Autorzy:: Krell, Evan
Sheta, Alaa
Balasubramanian, Arun Prassanth Ramaswamy
King, Scott A.
Powiązania:: https://bibliotekanauki.pl/articles/91555.pdf
Data publikacji:: 2019
Wydawca:: Społeczna Akademia Nauk w Łodzi. Polskie Towarzystwo Sieci Neuronowych
Tematy:: mobile robot
particle swarm optimization (PSO)
path planning
Opis:: The autonomous navigation of robots in unknown environments is a challenge since it needs the integration of a several subsystems to implement different functionality. It needs drawing a map of the environment, robot map localization, motion planning or path following, implementing the path in real-world, and many others; all have to be implemented simultaneously. Thus, the development of autonomous robot navigation (ARN) problem is essential for the growth of the robotics field of research. In this paper, we present a simulation of a swarm intelligence method is known as Particle Swarm Optimization (PSO) to develop an ARN system that can navigate in an unknown environment, reaching a pre-defined goal and become collision-free. The proposed system is built such that each subsystem manipulates a specific task which integrated to achieve the robot mission. PSO is used to optimize the robot path by providing several waypoints that minimize the robot traveling distance. The Gazebo simulator was used to test the response of the system under various envirvector representing a solution to the optimization problem.onmental conditions. The proposed ARN system maintained robust navigation and avoided the obstacles in different unknown environments. vector representing a solution to the optimization problem.
Źródło:: Journal of Artificial Intelligence and Soft Computing Research; 2019, 9, 4; 267-282
2083-2567
2449-6499
Pojawia się w:: Journal of Artificial Intelligence and Soft Computing Research
Dostawca treści:: Biblioteka Nauki

Artykuł

Zmień widok

na półce

Skocz do pozycji: 3.

Tytuł:: Novel nature-inspired autonomous guidance of aerial robots formation regarding honey bee artificial algorithm and fuzzy logic
Autorzy:: Shafieenejad, Iman
Powiązania:: https://bibliotekanauki.pl/articles/2055040.pdf
Data publikacji:: 2020
Wydawca:: Polskie Towarzystwo Mechaniki Teoretycznej i Stosowanej
Tematy:: nature-inspired guidance
honey bee swarm
optimal trajectory
aerial robot
fuzzy logic
Opis:: In this article, a novel nature-inspired autonomous guidance is investigated regarding the honey bee motion algorithm for aerial robots and fuzzy logic. Combination of the bee al- gorithm and fuzzy logic is proposed to achieve an on-line guidance for methodology of this research. The main idea of this work belongs to a novel analogy between honey bees and aerial robots motions. Moreover, information links between the aerial robots are demon- strated to construct a formation of vehicles by updating motions based on fuzzy decision making. Three dimensional simulations for the aerial robots are considered to show the ef- ficient performance of autonomous guidance. The simulation results show precise ability of the proposed method for aerospace and robotics engineers based on a nature phenomenon to present an innovative guidance method.
Źródło:: Journal of Theoretical and Applied Mechanics; 2020, 58, 3; 791--798
1429-2955
Pojawia się w:: Journal of Theoretical and Applied Mechanics
Dostawca treści:: Biblioteka Nauki

Artykuł

Zmień widok

na półce

Skocz do pozycji: 4.

Tytuł:: Mobile Robot Path Planning with Obstacle Avoidance using Particle Swarm Optimization
Planowanie bezkolizyjnej ścieżki ruchu robota mobilnego przy użyciu algorytmu rojowego
Autorzy:: Chołodowicz, E.
Figurowski, D.
Powiązania:: https://bibliotekanauki.pl/articles/274869.pdf
Data publikacji:: 2017
Wydawca:: Sieć Badawcza Łukasiewicz - Przemysłowy Instytut Automatyki i Pomiarów
Tematy:: mobile robot
path planning
obstacle avoidance
particle swarm optimization (PSO)
dynamic environment
robot mobilny
planowanie ścieżki ruchu
unikanie przeszkód
algorytm rojowy
dynamiczne środowisko
Opis:: This paper presents a constrained Particle Swarm Optimization (PSO) algorithm for mobile robot path planning with obstacle avoidance. The optimization problem is analyzed in static and dynamic environments. A smooth path based on cubic splines is generated by the interpolation of optimization solution; the fitness function takes into consideration the path length and obstaclegenerated repulsive zones. World data transformation is introduced to reduce the optimization algorithm computational complexity. Different scenarios are used to test the algorithm in simulation and real-world experiments. In the latter case, a virtual robot following concept is exploited as part of the control strategy. The path generated by the algorithm is presented in results along with its execution by the mobile robot.
W artykule przedstawiono algorytm rojowy z ograniczeniami realizujący planowanie bezkolizyjnej ścieżki ruchu robota mobilnego. Problem optymalizacyjny został przeanalizowany dla środowiska statycznego i dynamicznego. Do stworzenia gładkiej ścieżki ruchu wykorzystano interpolację rozwiązania optymalizacji przy użyciu sześciennych funkcji sklejanych. Funkcja kosztu uwzględnia długość ścieżki ruchu oraz penalizację za naruszenie przestrzeni przeszkód. Wprowadzono transformację świata w celu redukcji złożoności obliczeniowej algorytmu optymalizacji. Przeprowadzono zróżnicowane scenariusze badawcze testujące algorytm w eksperymentach symulacyjnych i rzeczywistych. W przypadku tych ostatnich wykorzystano ideę podążania za wirtualnym robotem. Zaprezentowano wyniki obrazujące wygenerowaną ścieżkę ruchu oraz ocenę jej realizacji przez robota mobilnego.
Źródło:: Pomiary Automatyka Robotyka; 2017, 21, 3; 59-68
1427-9126
Pojawia się w:: Pomiary Automatyka Robotyka
Dostawca treści:: Biblioteka Nauki

Artykuł

Zmień widok

na półce

Informacja

Wyszukujesz frazę "robot swarm" wg kryterium: Temat

Źródło danych

Dostawca treści

Kolekcja

Rok wydania

Wydawca

Temat

Autor

Typ dokumentu

Język