امروز: پنجشنبه 9 فروردین 1403
دسته بندی محصولات
بخش همکاران
بلوک کد اختصاصی

تحقیق با موضوع طراحی مسیر متحرک

تحقیق با موضوع طراحی مسیر متحرک دسته: کامپیوتر و IT
بازدید: 3 بار
فرمت فایل: doc
حجم فایل: 237 کیلوبایت
تعداد صفحات فایل: 36

تحقیق با موضوع طراحی مسیر متحرک 36صفحه قالب ورد قابل ویرایش

قیمت فایل فقط 36,400 تومان

خرید

توضیحات:

تحقیق با موضوع طراحی مسیر متحرک

36صفحه قالب ورد قابل ویرایش

بخشی ازمتن:

 چکیده
این مقاله الگوریتمی جدید برای مسئله برنامه ریزی مسیرکلی به یک هدف ، برای ربات متحرک را با استفاده از الگوریتم ژنتیک ارائه می دهد .الگوریتم ژنتیک برای یافتن مسیر بهینه برای ربات متحرک جهت حرکت در محیط استاتیک که توسط نقشه ای با گره ها و لینک ها بیان شده است ،بکار گرفته شده است.موقعیت هدف و موانع برای یافتن یک مسیر بهینه در محیط دو بعدی داده شده است .هر نقطه اتصال در شبکه ژنی است که با استفاده از کد باینری ارائه شده است.تعداد ژن ها در یک کروموزوم تابعی از تعداد موانع در نقشه (نمودار)می باشد.
بنابراین از یک کروموزوم با طول ثابت استفاده کردیم.مسیر ربات ایجاد شده ، در مفهوم کوتاهترین مسیر ،بهینه است .ربات دارای محل آغاز و محل هدف تحت فرضیه ای است که ربات از هر محل فقط یکبار می گذرد یا اصلا نمی گذرد.نتایج بدست آمده در شبیه سازی ؛قدرت الگوریتم پیشنهادی را تایید می نماید.
 مقدمه
مسئله طراحی مسیر ربات متحرک را می توان بصورت ذیل بیان کرد:
داده های مسئله (محل شروع،محل هدف، نقشه ای دو بعدی مسیرهاكه شامل موانع ساكن می باشد).هدف بدست آوردن یک مسیر بدون تصادم بین دو نقطه خاص در ایفای معیار بهینه سازی با در نظر گرفتن محدودیت ها (به احتمال زیاد:کوتاهترین مسیر)می باشد. مسئله طراحی مسیر از نظر محاسباتی بسیار پر هزینه است.
با اینکه حجم زیادی از تحقیقات برای حل بیشتر این مسائل انجام شده است،با این وجود،روش های معمول ،غیر قابل انعطاف می باشند.
1.اهداف مختلف بهینه سازی و تغییرات اهداف
2. عدم قطعیت ها در محیط ها 
3. محدودیت های متفاوت برای منابع محاسباتی
مرور و بازنگری روش های موجود برای حل مسئله طراحی مسیر ،در [1] ارائه شده است . روش های زیادی برای ایجاد یك مسیر بهینه از قبیل برنامه ریزی دینامیك و روش های تبدیل مسافت گزارش شده است .
در روش برنامه ریزی دینامیك اگر نقطه ی شروعSP و نقطه ی هدف GP باشد ، نقطه ی زیر هدف IP است.و روش تولید مسیر ،نحوه تعیین توالی زیر اهداف است که زیر اهداف خود از مجموعه IP (I=1,2,3,…) انتخاب می شوند.ما باید تمام مسیرهای ممکن را بررسی کرده و مسیر با کمترین  مقدار هزینه را به عنوان مسیر بهینه انتخاب نمائیم.توان محاسباتی بسیار فراوانی بویژه در محیط های دارای زیر اهداف فراوان مورد نیاز است . در روش تبدیل مسافت ،کارطراحی مسیر ،محیطی را با شبکه یکنواخت می پوشاند و فواصل را از طریق فضای خالی ،از سلول هدف،منتشر می کند.قسمت پیشین موج مسافت ،حول موانع و در نهایت از طریق تمامی فضاهای آزاد در محیط جریان می یابد.برای هر نقطه شروع در محیط نمایانگر محل اولیه ربات متحرک ،کوتاهترین مسیر به مقصد،از طریق رفتن به قسمت پائین و از طریق شیب دارترین مسیر نزولی رسم شده است.با این وجود به هنگام وجود دو سلول یا بیشتر جهت گزینش با همان حداقل تبدیل فاصله ابهام مسیرهای بهینه وجود دارد. دو روش مذکور ملزم توان محاسباتی بسیار بالا در محیطی است که دارای تعداد زیاد اهداف فرعی (زیر اهداف)و موانع است.
محققان روش های فراوان را برای حل مسائل طراحی مسیر ربات های متحرک با وجود موانع ایستا و متحرک بر مبنای soft computing ،بیان کرده اند. soft computing متشکل از منطق فازی،شبکه های عصبی و محاسبات تکاملی است (الگوریتم های ژنتیک و تکاملی GA & EA).تاکنون تلاش های زیادی در استفاده از منطق فازی برای طراحی و برنامه ریزی حرکت ربات متحرک وجود داشته است .اخیرا استفاده از محاسبات تکاملی رواج فراوانی پیدا کرده و در واقع روشی است که به منظور بکارگیری در موقعیت هایی که دانش اولیه راجع حل مسئله وجود نداشته و یا اطلاعات محدود می باشد،قابلیت استفاده به گونه ای موثرتر،عمومی تر و راحت تر را داراست. 
الگوریتم های ژنتیکی و تکامکلی نیازمند اطلاعات اشتقاقی یا برآوردهای فرمال اولیه از راه حل نیستند و از آنجائیکه طبیعتا تصادفی می باشند دارای قابلیت جستجوی کل فضای جواب با احتمال بیشتر پیدا کردن بهینه عمومی می باشند.
می توان تحقیق قبلی راجع طراحی مسیر را به صورت یکی از دو روش مقابل طبقه بندی کرد: مبتنی بر مدل و مبتنی بر سنسور .
در حالت مبتنی بر مدل ،مدل های منطقی از موانع شناخته شده ،برای تولید تصادم بدون مسیر بکار گرفته می شوند.در حالیکه در روش مبتنی بر سنسور ، کشف و اجتناب از موانع ناشناخته است.در این مقاله الگوریتمی جدید جهت بدست آوردن مسیر بهینه بر مبنای مدل پیشنهاد شده است.
ادامه مطالب مقاله بصورت ذیل مرتب شده اند :
در بخش 2 ،مقدمه ای مختصر راجع الگوریتم ژنتیک ارائه شده است .در بخش 3 ،فرمول سازی مسئله مورد بررسی واقع شده،در بخش 4 الگوریتم پیشنهادی ، معرفی و در بخش 5 نتایج شبیه سازی نشان داده شده است. 

 چکیده
این مقاله الگوریتمی جدید برای مسئله برنامه ریزی مسیرکلی به یک هدف ، برای ربات متحرک را با استفاده از الگوریتم ژنتیک ارائه می دهد .الگوریتم ژنتیک برای یافتن مسیر بهینه برای ربات متحرک جهت حرکت در محیط استاتیک که توسط نقشه ای با گره ها و لینک ها بیان شده است ،بکار گرفته شده است.موقعیت هدف و موانع برای یافتن یک مسیر بهینه در محیط دو بعدی داده شده است .هر نقطه اتصال در شبکه ژنی است که با استفاده از کد باینری ارائه شده است.تعداد ژن ها در یک کروموزوم تابعی از تعداد موانع در نقشه (نمودار)می باشد.بنابراین از یک کروموزوم با طول ثابت استفاده کردیم.مسیر ربات ایجاد شده ، در مفهوم کوتاهترین مسیر ،بهینه است .ربات دارای محل آغاز و محل هدف تحت فرضیه ای است که ربات از هر محل فقط یکبار می گذرد یا اصلا نمی گذرد.نتایج بدست آمده در شبیه سازی ؛قدرت الگوریتم پیشنهادی را تایید می نماید.

 مقدمه 

مسئله طراحی مسیر ربات متحرک را می توان بصورت ذیل بیان کرد:داده های مسئله (محل شروع،محل هدف، نقشه ای دو بعدی مسیرهاكه شامل موانع ساكن می باشد).هدف بدست آوردن یک مسیر بدون تصادم بین دو نقطه خاص در ایفای معیار بهینه سازی با در نظر گرفتن محدودیت ها (به احتمال زیاد:کوتاهترین مسیر)می باشد. مسئله طراحی مسیر از نظر محاسباتی بسیار پر هزینه است.با اینکه حجم زیادی از تحقیقات برای حل بیشتر این مسائل انجام شده است،با این وجود،روش های معمول ،غیر قابل انعطاف می باشند.1.اهداف مختلف بهینه سازی و تغییرات اهداف2. عدم قطعیت ها در محیط ها 3. محدودیت های متفاوت برای منابع محاسباتیمرور و بازنگری روش های موجود برای حل مسئله طراحی مسیر ،در [1] ارائه شده است . روش های زیادی برای ایجاد یك مسیر بهینه از قبیل برنامه ریزی دینامیك و روش های تبدیل مسافت گزارش شده است .در روش برنامه ریزی دینامیك اگر نقطه ی شروعSP و نقطه ی هدف GP باشد ، نقطه ی زیر هدف IP است.و روش تولید مسیر ،نحوه تعیین توالی زیر اهداف است که زیر اهداف خود از مجموعه IP (I=1,2,3,…) انتخاب می شوند.ما باید تمام مسیرهای ممکن را بررسی کرده و مسیر با کمترین  مقدار هزینه را به عنوان مسیر بهینه انتخاب نمائیم.توان محاسباتی بسیار فراوانی بویژه در محیط های دارای زیر اهداف فراوان مورد نیاز است . در روش تبدیل مسافت ،کارطراحی مسیر ،محیطی را با شبکه یکنواخت می پوشاند و فواصل را از طریق فضای خالی ،از سلول هدف،منتشر می کند.قسمت پیشین موج مسافت ،حول موانع و در نهایت از طریق تمامی فضاهای آزاد در محیط جریان می یابد.برای هر نقطه شروع در محیط نمایانگر محل اولیه ربات متحرک ،کوتاهترین مسیر به مقصد،از طریق رفتن به قسمت پائین و از طریق شیب دارترین مسیر نزولی رسم شده است.با این وجود به هنگام وجود دو سلول یا بیشتر جهت گزینش با همان حداقل تبدیل فاصله ابهام مسیرهای بهینه وجود دارد. دو روش مذکور ملزم توان محاسباتی بسیار بالا در محیطی است که دارای تعداد زیاد اهداف فرعی (زیر اهداف)و موانع است.محققان روش های فراوان را برای حل مسائل طراحی مسیر ربات های متحرک با وجود موانع ایستا و متحرک بر مبنای soft computing ،بیان کرده اند. soft computing متشکل از منطق فازی،شبکه های عصبی و محاسبات تکاملی است (الگوریتم های ژنتیک و تکاملی GA & EA).تاکنون تلاش های زیادی در استفاده از منطق فازی برای طراحی و برنامه ریزی حرکت ربات متحرک وجود داشته است .اخیرا استفاده از محاسبات تکاملی رواج فراوانی پیدا کرده و در واقع روشی است که به منظور بکارگیری در موقعیت هایی که دانش اولیه راجع حل مسئله وجود نداشته و یا اطلاعات محدود می باشد،قابلیت استفاده به گونه ای موثرتر،عمومی تر و راحت تر را داراست. الگوریتم های ژنتیکی و تکامکلی نیازمند اطلاعات اشتقاقی یا برآوردهای فرمال اولیه از راه حل نیستند و از آنجائیکه طبیعتا تصادفی می باشند دارای قابلیت جستجوی کل فضای جواب با احتمال بیشتر پیدا کردن بهینه عمومی می باشند.می توان تحقیق قبلی راجع طراحی مسیر را به صورت یکی از دو روش مقابل طبقه بندی کرد: مبتنی بر مدل و مبتنی بر سنسور .در حالت مبتنی بر مدل ،مدل های منطقی از موانع شناخته شده ،برای تولید تصادم بدون مسیر بکار گرفته می شوند.در حالیکه در روش مبتنی بر سنسور ، کشف و اجتناب از موانع ناشناخته است.در این مقاله الگوریتمی جدید جهت بدست آوردن مسیر بهینه بر مبنای مدل پیشنهاد شده است.

ادامه مطالب مقاله بصورت ذیل مرتب شده اند :در بخش 2 ،مقدمه ای مختصر راجع الگوریتم ژنتیک ارائه شده است .در بخش 3 ،فرمول سازی مسئله مورد بررسی واقع شده،در بخش 4 الگوریتم پیشنهادی ، معرفی و در بخش 5 نتایج شبیه سازی نشان داده شده است. 

فهرست برخی ازمطالب:

1.مسیریابی

2.الگوریتم ژنتیک

.فرمول سازی مسئله

4.الگوریتم طراحی مسیر پیشنهادی

A.كروموزوم ها و جمعیت اولیه

.ارزیابیB

C.عملگرها

5.نتایج شبیه سازی

بررسی بیشتر 

شبه کد Matlab

7.منابع

قیمت فایل فقط 36,400 تومان

خرید

برچسب ها : تحقیق با موضوع طراحی مسیر متحرک

نظرات کاربران در مورد این کالا
تا کنون هیچ نظری درباره این کالا ثبت نگردیده است.
ارسال نظر