TY - JOUR ID - TI - A Comparative Study of Various Intelligent Optimization Algorithms Based on Path Planning and Neural Controller for Mobile Robot دراسة مقارنة لخوارزميات ذكية متنوعة أساسه تخطيط المسار ومسيطر عصبي لإنسان آلي متنقل AU - Ahmed S. Al-Araji أحمد صباح الاعرجي AU - Bakir A. Ibraheem بكر علي إبراهيم PY - 2019 VL - 25 IS - 8 SP - 80 EP - 99 JO - Journal of Engineering مجلة الهندسة SN - 17264073 25203339 AB - In this paper, a cognitive system based on a nonlinear neural controller and intelligent algorithm that will guide an autonomous mobile robot during continuous path-tracking and navigate over solid obstacles with avoidance was proposed. The goal of the proposed structure is to plan and track the reference path equation for the autonomous mobile robot in the mining environment to avoid the obstacles and reach to the target position by using intelligent optimization algorithms. Particle Swarm Optimization (PSO) and Artificial Bee Colony (ABC) Algorithms are used to finding the solutions of the mobile robot navigation problems in the mine by searching the optimal paths and finding the reference path equation of the optimal path. As well as, PSO algorithm is used to find and tune on-line the neural control gains values of the nonlinear neural controller to obtain the best torques actions of the wheels for the mining autonomous mobile robot. Simulation results by MATLAB showed that the proposed cognitive system is more accurate in terms of planning reference path to avoid obstacles and online finding and tuning parameters of the controller which generated smoothness control action without saturation state for tracking the reference path equation as well as minimize the mobile robot tracking pose error to zero value.

في هذا البحث، نظام إدراكي أساسه مسيطر عصبي غير خطي وخوارزمية ذكية والتي من شأنها توجيه الانسان آلي المتنقل الذاتي أثناء تتبع المسار المستمر والتنقل عبر العوائق الثابتة وبدون تصادم. الهدف من الهيكل المقترح هو تخطيط وتتبع معادلة المسار المرجعي للانسان آلي المتنقل الذاتي في بيئة المنجم من أجل تجنب العوائق والوصول إلى الهدف باستخدام الخوارزميات الذكية. خوارزميات سرب الجسيمات (PSO) وخوارزمية مستعمرات النحل الاصطناعي (ABC) قد استخدمت لإيجاد حلول لمشكلات توجيه للانسان آلي المتنقل الذاتي في المنجم عن طريق البحث عن المسارات المثالية وإيجاد المعادلة المرجعية للمسار الأمثل. بالإضافة إلى ذلك، تم استخدام خوارزمية PSO في ايجاد وتغنيم عناصر المسيطر العصبي الغير خطي بشكل حي ومتصل من أجل الحصول على أفضل رد فعل لعزم الدوران لعجلات ألانسان آلي الذاتي المتنقل التعديني. ظهرت نتائج المحاكاة باستخدام الماتلاب أن النظام الادراكي المقترح هو أكثر دقة من حيث تخطيط المسار المرجعي لتجنب العوائق وإيجاد تغنيم العناصر بشكل حي ومتصل للمسيطر والتي انشئت فعل سيطرة ناعم ودون حالة تشبع لتتبع معادلة المسار المرجعي وكذلك تقليل الخطأ التتابعي للانسان آلي المتنقل. ER -