New design of smooth PSO-IPF navigator with kinematic constraints

要約

あらゆる産業におけるロボットアプリケーションでは、安全でスムーズな移動のための高度なナビゲーションが求められます。移動ロボットが安定した効率的なナビゲーションを行うためには、スムーズなパスプランニングが不可欠です。部分群最適化(PSO)とポテンシャル場(PF)は、注目すべき経路計画技術ですが、固有のアルゴリズムにより、滑らかな経路を生成するのに苦労することがあり、ロボットの動きが最適でなくなり、エネルギー消費が増大する可能性があります。また、PSOは解空間を効率的に探索する反面、長い経路を生成し、大域的な探索には限界がある。逆に、PF法は簡潔な経路を提供するが、遠方の目標物や障害物に苦戦する。この問題に対処するために、我々は、両アプローチを組み合わせた、滑らかで安全な経路を生成することができる、改良されたポテンシャル場を持つ平滑化部分群最適化（SPSO-IPF）を提案する。我々の研究は、SPSO-IPFの優位性を実証し、単なるPSOや単なるPFアプローチと比較して、静的および動的環境における有効性を証明する。

要約(オリジナル)

Robotic applications across industries demand advanced navigation for safe and smooth movement. Smooth path planning is crucial for mobile robots to ensure stable and efficient navigation, as it minimizes jerky movements and enhances overall performance Achieving this requires smooth collision-free paths. Partial Swarm Optimization (PSO) and Potential Field (PF) are notable path-planning techniques, however, they may struggle to produce smooth paths due to their inherent algorithms, potentially leading to suboptimal robot motion and increased energy consumption. In addition, while PSO efficiently explores solution spaces, it generates long paths and has limited global search. On the contrary, PF methods offer concise paths but struggle with distant targets or obstacles. To address this, we propose Smoothed Partial Swarm Optimization with Improved Potential Field (SPSO-IPF), combining both approaches and it is capable of generating a smooth and safe path. Our research demonstrates SPSO-IPF’s superiority, proving its effectiveness in static and dynamic environments compared to a mere PSO or a mere PF approach.

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