Resilient Movement Planning for Continuum Robots

要約

この論文では、多目的最適化問題を考慮した連続ロボットの復元力のある経路計画の実験的研究を紹介します。
これを行うために、パス計画には遺伝的アルゴリズムと A* アルゴリズムという 2 つのよく知られたアルゴリズムを使用し、パス評価には分析階層プロセス アルゴリズムを使用しました。
私たちの実験では、分析階層プロセス アルゴリズムは、距離、モーターの損傷、機械的損傷、精度という 4 つの異なる基準を考慮し、それぞれが連続ロボットの回復力に寄与すると考えられます。
ロボットのメンテナンス作業にかかる時間を増やすには、さまざまな基準を使用する必要があります。
この実験では、両方のアルゴリズムが複数基準のパス計画のために分析階層プロセス アルゴリズムと組み合わせて使用​​できる一方で、2 つのアルゴリズムの比較では遺伝的アルゴリズムが優れたパフォーマンスを示していることが示されています。

要約(オリジナル)

The paper presents an experimental study of resilient path planning for con-tinuum robots taking into account the multi-objective optimisation problem. To do this, we used two well-known algorithms, namely Genetic algorithm and A* algorithm, for path planning and the Analytical Hierarchy Process algorithm for paths evaluation. In our experiment Analytical Hierarchy Process algorithm considers four different criteria, i.e. distance, motors damage, mechanical damage and accuracy each considered to contribute to the resilience of a continuum robot. The use of different criteria is necessary to increasing the time to maintenance operations of the robot. The experiment shows that on the one hand both algorithms can be used in combination with Analytical Hierarchy Process algorithm for multi criteria path-planning, while Genetic algorithm shows superior performance in the comparison of the two algorithms.

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