الملخص
تعد مشكلة تخطيط المسار من بين المشكلات الأكثر أهمية في مجال أبحاث الروبوتات. نظرًا لأنه مرتبط بإيجاد طريق آمن وفعال في بيئة مزدحمة للروبوتات المتنقلة ذات العجلات ، ويعتبر شرطًا أساسيًا مهمًا لنجاح أي مشروع روبوت متنقل. تقترح هذه الورقة التخطيط الأسرع والأمثل لمسار الروبوت المتحرك ذي العجلات مع تجنب الاصطدام باستخدام خوارزمية تسمى تحسين الذئب الرمادي (GWO) كطريقة للعثور على أقصر الطرق وأكثرها أمانًا. تهدف أهداف البحث في هذه الدراسة إلى تحديد أفضل مسار ملاحي مع مراعاة تأثير عدد المعوقات والتكرارات على أداء الخوارزمية لإيجاد المسار الأفضل. أثبتت المحاكاة نجاح الطريقة المقترحة في إيجاد الطريق الآمن والأقصر. أظهر تقييم الخوارزمية المقترحة وجود علاقة بين زيادة عدد العوائق وعدد التكرارات كمعلمات تأثير على طول المسار والوقت المطلوب لإيجاد المسار الأمثل.
المراجع
T. F. Abaas, and A. H. Shabeeb. "Autonomous Mobile Robot Navigation Based on PSO Algorithm with Inertia Weight Variants for Optimal Path Planning." IOP Conference Series: Materials Science and Engineering. Vol. 928. No. 2. IOP Publishing, 2020.
A. S. Al-Araji, A. K. Ahmed, and M. K. Hamzah. "Development of a Path Planning Algorithms and Controller Design for Mobile Robot." 2018 Third Scientific Conference of Electrical Engineering (SCEE). IEEE, 2018.
A. S. Al-Araji, and N. Q. Yousif. "A Cognitive Hybrid Tuning Control Algorithm Design for Nonlinear Path-Tracking Controller for Wheeled Mobile Robot." Al-Khwarizmi Engineering Journal 13, no. 3 :64-73, 2017.
B. B. Kwame, R. Chellali, A. Y. Appiah, and F. Kyeremeh. "An overview of nature-inspired, conventional, and hybrid methods of autonomous vehicle path planning." Journal of Advanced Transportation, 2018.
I. K. Ibraheem, and F. H. Ajeil. "Path planning of an autonomous mobile robot using swarm based optimization techniques." Al-Khwarizmi Engineering Journal 12, no. 4 (2016): 12-25.
H. Kong, J. Sun, and J. Hu. "Real-time Motion Planning Based on Layered Cost Map for AGV Navigation." In 2020 Chinese Automation Congress (CAC), pp. 7624-7628. IEEE, 2020.
C. B. Lamini, S. and, A. Elbekri. " Genetic algorithm based approach for autonomous mobile robot path planning". Procedia Computer Science, 127, pp.180-184, 2018
R. Uriol, and A. Moran. "Mobile robot path planning in complex environments using ant colony optimization algorithm." In 2017 3rd international conference on control, automation and robotics (ICCAR), pp. 15-21. IEEE, 2017.
H. S. Dewang, P. K. Mohanty, and S. Kundu. "A robust path planning for mobile robot using smart particle swarm optimization." Procedia computer science 133 (2018): 290-297.
R. T. Kamil,, M. J. Mohamed, and Bashra K. Oleiwi. "Path Planning of Mobile Robot Using Improved Artificial Bee Colony Algorithm." Engineering and Technology Journal 38, no. 9A: 1384-1395, 2020.
F. H. Ajeil, I. K. Ibraheem, M. A. Sahib, and A. J. Humaidi. "Multi-objective path planning of an autonomous mobile robot using hybrid PSO-MFB optimization algorithm." Applied Soft Computing Vol 89: 106076 ,2020.
A. M. Rao, K. Ramji, and T. N. Kumar. "Intelligent navigation of mobile robot using grey wolf colony optimization." Materials Today: Proceedings 5, no. 9:19116-19125, 2018.
M. M. AL-Nayar, K. E. Dagher, and E. A. Hadi. "A comparative study for wheeled mobile robot path planning based on modified intelligent algorithms." The Iraqi Journal for Mechanical and Materials Engineering 19, no. 1 : 60-74, 2019.
S. Nadimi, M. H., S.Taghian, and S. Mirjalili. "An improved grey wolf optimizer for solving engineering problems." Expert Systems with Applications Vol 166: 113917, 2021.
T. F. Abaas, and A. H. Shabeeb. "Safe and Optimum Navigation of Wheeled Mobile Robot using Grey Wolf Optimization Algorithm." IOP Conference Series: Materials Science and Engineering. Vol. 928. No. 2. IOP Publishing, 2020.
D. Pang, G. Guan, and J. Li. "Chaotic Firefly Algorithm with the Optimization Adjustment Strategy for Mobile Robot Path Planning." International Journal of Science 4, no. 3 (2017).
N.H. Abbas and Ali, F.M., Path planning of an autonomous mobile robot using enhanced bacterial foraging optimization algorithm. Al-Khwarizmi Engineering Journal, 12(4), pp.26-35, 2016.
حقوق الطبع والنشر: يحتفظ مؤلفو الوصول المفتوح بحقوق الطبع والنشر لاعمالهم، ويتم توزيع جميع مقالات الوصول المفتوح بموجب شروط ترخيص Creative Commons Attribution License، والتي تسمح بالاستخدام غير المقيد والتوزيع والاستنساخ في أي وسيط، بشرط ذكر العمل الأصلي بشكل صحيح. إن استخدام الأسماء الوصفیة العامة، والأسماء التجاریة، والعلامات التجاریة، وما إلی ذلك في ھذا المنشور، حتی وإن لم یتم تحدیدھ بشکل محدد، لا یعني أن ھذه الأسماء غیر محمیة بموجب القوانین واللوائح ذات الصلة. في حين يعتقد أن المشورة والمعلومات في هذه المجلة صحيحة ودقيقة في تاريخ صحتها، لا يمكن للمؤلفين والمحررين ولا الناشر قبول أي مسؤولية قانونية عن أي أخطاء أو سهو قد يتم. لا يقدم الناشر أي ضمان، صريح أو ضمني، فيما يتعلق بالمواد الواردة في هذه الوثيقة.