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.


翻译:本文针对连续体机器人进行了一项考虑多目标优化问题的弹性路径规划实验研究。为此,我们采用了两种知名算法——遗传算法和A*算法——进行路径规划,并运用层次分析法进行路径评估。在我们的实验中,层次分析法考虑了四个不同的标准:距离、电机损伤、机械损伤和精度,每个标准都被认为对连续体机器人的弹性有所贡献。采用不同标准对于延长机器人的维护操作间隔时间是必要的。实验表明,一方面这两种算法均可与层次分析法结合用于多标准路径规划,另一方面在两种算法的比较中,遗传算法表现出更优的性能。

0
下载
关闭预览

相关内容

Processing 是一门开源编程语言和与之配套的集成开发环境(IDE)的名称。Processing 在电子艺术和视觉设计社区被用来教授编程基础,并运用于大量的新媒体和互动艺术作品中。
FlowQA: Grasping Flow in History for Conversational Machine Comprehension
专知会员服务
34+阅读 · 2019年10月18日
Stabilizing Transformers for Reinforcement Learning
专知会员服务
60+阅读 · 2019年10月17日
《DeepGCNs: Making GCNs Go as Deep as CNNs》
专知会员服务
32+阅读 · 2019年10月17日
Keras François Chollet 《Deep Learning with Python 》, 386页pdf
专知会员服务
164+阅读 · 2019年10月12日
【SIGGRAPH2019】TensorFlow 2.0深度学习计算机图形学应用
专知会员服务
41+阅读 · 2019年10月9日
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
27+阅读 · 2019年5月22日
Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
29+阅读 · 2019年5月18日
强化学习的Unsupervised Meta-Learning
CreateAMind
18+阅读 · 2019年1月7日
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
44+阅读 · 2019年1月3日
meta learning 17年:MAML SNAIL
CreateAMind
11+阅读 · 2019年1月2日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
18+阅读 · 2018年12月24日
disentangled-representation-papers
CreateAMind
26+阅读 · 2018年9月12日
STRCF for Visual Object Tracking
统计学习与视觉计算组
15+阅读 · 2018年5月29日
Focal Loss for Dense Object Detection
统计学习与视觉计算组
12+阅读 · 2018年3月15日
IJCAI | Cascade Dynamics Modeling with Attention-based RNN
KingsGarden
13+阅读 · 2017年7月16日
国家自然科学基金
13+阅读 · 2017年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
46+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
6+阅读 · 2014年12月31日
Arxiv
1+阅读 · 2024年12月16日
Arxiv
1+阅读 · 2024年12月16日
Interpretable CNNs for Object Classification
Arxiv
20+阅读 · 2020年3月12日
Domain Representation for Knowledge Graph Embedding
Arxiv
14+阅读 · 2019年9月11日
Arxiv
11+阅读 · 2019年4月15日
Arxiv
17+阅读 · 2019年3月28日
Learning Implicit Fields for Generative Shape Modeling
Arxiv
11+阅读 · 2018年12月6日
VIP会员
相关资讯
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
27+阅读 · 2019年5月22日
Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
29+阅读 · 2019年5月18日
强化学习的Unsupervised Meta-Learning
CreateAMind
18+阅读 · 2019年1月7日
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
44+阅读 · 2019年1月3日
meta learning 17年:MAML SNAIL
CreateAMind
11+阅读 · 2019年1月2日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
18+阅读 · 2018年12月24日
disentangled-representation-papers
CreateAMind
26+阅读 · 2018年9月12日
STRCF for Visual Object Tracking
统计学习与视觉计算组
15+阅读 · 2018年5月29日
Focal Loss for Dense Object Detection
统计学习与视觉计算组
12+阅读 · 2018年3月15日
IJCAI | Cascade Dynamics Modeling with Attention-based RNN
KingsGarden
13+阅读 · 2017年7月16日
相关论文
Arxiv
1+阅读 · 2024年12月16日
Arxiv
1+阅读 · 2024年12月16日
Interpretable CNNs for Object Classification
Arxiv
20+阅读 · 2020年3月12日
Domain Representation for Knowledge Graph Embedding
Arxiv
14+阅读 · 2019年9月11日
Arxiv
11+阅读 · 2019年4月15日
Arxiv
17+阅读 · 2019年3月28日
Learning Implicit Fields for Generative Shape Modeling
Arxiv
11+阅读 · 2018年12月6日
相关基金
国家自然科学基金
13+阅读 · 2017年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
46+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
6+阅读 · 2014年12月31日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员