Abstract Path planering är ett grundläggande optimeringsproblem som är avgörande för navigeringen av en mobil robot. Bland de stora utbud av optimeringsmetoder, fokuserar vi i detta dokument på Ant Colony Optimization (ACO) och Genetic Algorithms (GA) för att lösa det globala problemet vägplanering i en statisk miljö, med tanke på deras effektivitet i att lösa ett sådant problem. Vårt mål är att utforma en effektiv hybridalgoritm som drar nytta av fördelarna med både ACO- och GA-strategier för att maximera chansen att hitta den optimala vägen även under realtidsbegränsningar. I detta dokument presenterar vi smartPath, en ny hybrid ACO-GA-algoritm som bygger på kombinationen av en förbättrad ACO-algoritm (IACO) för effektiv och snabb val av väg, och en modifierad crossover-operatör för att minska risken för att falla till ett lokalt minimum. Vi visar genom omfattande simuleringar att smartPATH överträffar klassiska ACO (CACO), GA-algoritmer. Det överträffar också den exakta metoden Dijkstra för att lösa problemet med vägplanering för stora grafmiljöer. Det förbättrar lösningens kvalitet upp till 57% i jämförelse med CACO och minskar exekveringstiden upp till 83% jämfört med Dijkstra för stora och täta grafer. Dessutom visar de experimentella resultaten på en riktig robot att smartPATH hittar den optimala vägen med en sannolikhet upp till 80% med ett litet gap som inte överstiger 1m på 98%.
I REF löses det globala vägplaneringsproblemet för mobila robotar med hjälp av ACO-GA-algoritm.
SmartPATH: An Efficient Hybrid ACO-GA Algorithm for Solving the Global Path Planning Problem of Mobile Robots
{'venue': None, 'journal': 'International Journal of Advanced Robotic Systems', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}