Tối ưu hóa điều khiển robot bằng sóng hồng ngoại: Sử dụng thuật toán PSO
Optimization of robot control by infrared waves: Using PSO (particle swarm optimization) algorithm
Tóm tắt
Particle Swarm Optimization (PSO) là một thuật toán tối ưu hóa lấy cảm hứng từ hành vi của đàn chim trong việc tìm kiếm thức ăn. PSO giúp tối ưu hóa thông qua việc điều chỉnh vị trí và vận tốc của các cá thể (particles) trong không gian tìm kiếm. Trong bài toán tối ưu hóa điều khiển robot bằng sóng hồng ngoại, PSO có thể đóng vai trò quan trọng trong việc tìm ra các thông số tối ưu, như tốc độ di chuyển, tốc độ quay và độ nhạy cảm biến, để robot có thể phát hiện và tránh vật cản một cách hiệu quả.
ABSTRACT:
Particle Swarm Optimization (PSO) is an optimization algorithm inspired by the flocking behavior of birds in foraging. PSO helps optimize by adjusting the position and velocity of "particles" in the search space. In the optimization problem of robot control using infrared waves, PSO can play an important role in finding the optimal parameters, such as scanning angle, response time, and sensor sensitivity, so that the robot can effectively detect and avoid obstacles.
Keywords: Sensor, Control, Infrared, Python Programming, PSO, Robot.
Particle Swarm Optimization (PSO) is an optimization algorithm inspired by the flocking behavior of birds in foraging. PSO helps optimize by adjusting the position and velocity of "particles" in the search space. In the optimization problem of robot control using infrared waves, PSO can play an important role in finding the optimal parameters, such as scanning angle, response time, and sensor sensitivity, so that the robot can effectively detect and avoid obstacles.
Keywords: Sensor, Control, Infrared, Python Programming, PSO, Robot.
Tệp toàn văn
Tài liệu tham khảo:
1. Lisa L. Smith, Ganesh K. Venayagamoorth, Phillip G. Holloway, Obstacle Avoidance in Collective Robotic Search Using Particle Swarm Optimization, IEEE Swarm Intelligence Symposium, 05/12.2. Luis Conde Bento, Gabriel Pires, Urbano Nunes, A Behavior Based Fuzzy Control Architecture for Path Tracking and Obstacle Avoidance, Proceedings of the 5th Portuguese Conference on Automatic Control, Aveiro, pp.341- 346, 2002.
3. Le Hung Lan, Le Thi Thuy Nga, Le Hong Lan, Aggregation Stability of Multiple Agents With Fuzzy Attraction and Repulsion Forces, pp. 81-85, MMAR 2013.
4. Lê Thị Thúy Nga, Lê Hùng Lân, Điều khiển robot bầy đàn tìm kiếm mồi và tránh vật cản sử dụng logic mờ, Tạp chí Khoa học Giao thông Vận tải, pp. 15-20, 3/ 2014.
5. Lê Thị Thúy Nga, Lê Hùng Lân, Điều khiển robot bầy đàn tránh vật cản và tìm kiếm mục tiêu, HNKH toàn quốc lần thứ 3 về điều khiển & Tự động hoá 2016.
Ý kiến bạn đọc
Bạn cần đăng nhập với tư cách là Thành viên chính thức để có thể bình luận
Tin xem nhiều
-
Trường Đại học Công nghiệp Quảng Ninh long trọng tổ chức Lễ công bố Quyết định thành lập Tạp chí điện tử Khoa học và Công nghệ
- Cán bộ, đảng viên với việc tu dưỡng đạo đức cách mạng trong điều kiện kinh tế thị trường định hướng xã hội chủ nghĩa ở Vệt Nam hiện nay
- Lồng ghép giáo dục kỹ năng sống cho học sinh THPT thông qua các chủ đề hóa học
- Nghiên cứu lỗi của động cơ không đồng bộ roto lồng sóc 3 pha1,5kw 4 cực trong trường hợp sự cố thanh dẫn roto
- Áp dụng mô hình “Blended learning” trong giảng dạy tiếng Anh cho sinh viên Trường Đại học Công nghiệp Quảng Ninh
- Giải pháp nâng cao hiệu quả công tác quản lý giáo dục sinh viên năm thứ nhất tại Trường Đại học Công nghiệp Quảng Ninh
- Xây dựng định mức năng suất và tiêu hao vật tư cho thiết bị khai thác và tuyển quặng tại tổ hợp dự án bô-xit Tân Rai và Nhân Cơ - TKV
- Phân tích và thiết kế bộ điều khiển hệ thống phân loại sản phẩm ứng dụng Logic mờ
- Nghiên cứu mô hình Blended learning trong dạy học toán cao cấp tại Trường Đại học Công nghiệp Quảng Ninh
- Nghiên cứu giảng dạy vật lí đại cương có hướng dẫn theo module: Phát triển năng lực tự học cho sinh viên
