一种有效的机器人路径规划的花授粉算法

 
在过去十年左右的时间里，全世界的研究人员已经开发出越来越先进的技术，以使机器人能够在各种环境中导航，包括在陆地，空中，水下或在特别崎terrain的地形上。为了有效，这些技术应允许机器人安全有效地在周围环境中移动，并尽可能节省能量。
印度哈拉格布尔印度理工学院的研究人员最近开发了一种新方法，可以在移动机器人中实现有效的路径规划。他们的方法发表在Springer Link的《导航和常规问题中的自然启发式计算》一书中，该论文基于花授粉算法(FPA)的使用，该算法是一种基于软计算的工具，可以识别给定问题的理想解决方案。考虑许多因素和标准。
进行这项研究的研究人员之一Atul Mishra表示：“花授粉算法(FPA)在各种工程领域都显示出了潜力。” “在我们的研究中，我们使用该算法解决了移动机器人的路径规划问题。我们的主要目标是在最小的路径长度和能量消耗方面，以最短的时间计划最佳的路径，并确保最大的安全性。”
最初，Mishra和他的同事Sankha Deb评估了各种现有的机器人路径规划方法，并决定将其方法基于FPA，FPA是一种模仿开花植物的授粉机制以解决各种问题的计算技术。研究人员专门设计了他们的FPA，以计划移动机器人的理想路径。
“我们进行的修改是必要的，因为运算符可能会在算法运行期间产生不可行的路径，” Mishra解释说。 “由于该算法不是基于图形的，因此我们希望它比基于图形的方法更具优势，随着搜索空间的扩大，该方法通常在计算上变得昂贵。”
当试图确定移动机器人到达给定位置的最佳路径时，由Mishra和Deb设计的基于FPA的方法会考虑多种因素，包括机器人的位置，需要覆盖的距离以及转数它需要到达所需的位置。它还考虑了机器人可用的不同路径的安全性，最终计算出最佳解决方案。
Mishra说：“所提出的算法可以成功规划并产生可用于移动机器人的最佳路径之一。” “诸如我们开发的规划算法必须考虑的另一重要事项是，移动机器人在寻找最佳路线计划时必须具有有限的形状和尺寸。”
Mishra和Deb在一系列实验中评估了他们的方法，其中机器人必须完成不同的导航任务。这些测试产生了非常有希望的结果，因为基于FPA的技术通常能够为机器人规划理想的路径。将来，他们基于FPA的方法最终可以在现有和新开发的移动机器人中实现高效安全的导航。
Mishra说：“我们工作的未来重点将是通过机器人电机的运动获得路径的精确映射，并开发我们开发的算法，使其还具有在线计划模块。”