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
- Xây dựng hệ thống đo, giám sát nhiệt độ, nồng độ khí độc hại và tự động cải thiện điều kiện của môi trường làm việc
- Tác động của chính sách giảm thuế GTGT theo Nghị quyết 43/2022/QH15 tới kinh tế - xã hội và những bài học kinh nghiệm ở Việt Nam
-
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
- Xây dựng mô hình điều khiển PWM 6 pha trên phần mềm Matlab/Simulink
- Thư viện Trường Đại học Công nghiệp Quảng Ninh trong chiến lược đổi mới và phát triển của Nhà trường giai đoạn 2023-2030
- Bảo vệ người tiêu dùng trước rủi ro từ mua hàng trực tuyến tại Việt Nam
- Cơ sở thực hiện sơ đồ công nghệ quay đảo chiều lò chợ cơ giới hóa
- Ứng dụng của khai triển Taylor trong bài toán tính giới hạn
- Ứng dụng công nghệ bay không người lái UAV Phantom 4 RTK kết nối trạm CORS vào thành lập bản đồ địa hình tỷ lệ lớn
- Nâng cao hiệu quả quản lý thu hút sinh viên vào khu nội trú Trường Đại học Công nghiệp Quảng Ninh