Skip to main content
Fachgebiete
Automobil + Motoren Bauwesen + Immobilien Business IT + Informatik Elektrotechnik + Elektronik Energie + Nachhaltigkeit Finance + Banking Management + Führung Marketing + Vertrieb Maschinenbau + Werkstoffe Versicherung + Risiko
DE
EN
Bücher
Zeitschriften
Themenseiten
Organisationspsychologie Projektmanagement Marketing Smart Manufacturing
Weitere Formate
Podcasts Webinare Technik Webinare Wirtschaft Kongresse Veranstaltungskalender Awards
Jetzt Einzelzugang starten
Zugang für Unternehmen
Referenzkunden
SLX-Digitalkonferenz: Zukunftswerkstatt 2024

Mehr Umsatz mit Top-Kontakten

Am 7. Mai erfahren Sie, wie Vertriebsteams Leadgenerierung, Leadnurturing und Leadstrategien effizient steuern können.
Erweiterte Suche
Anmelden
nach oben
Erschienen in:
POS Word Class Based Categorization of Gurmukhi Language Stemmed Stop Words Kapitel lesen Erstes Kapitel lesen

2016 | OriginalPaper | Buchkapitel

Comparison and Analysis of Obstacle Avoiding Path Planning of Mobile Robot by Using Ant Colony Optimization and Teaching Learning Based Optimization Techniques

verfasst von : A. Q. Ansari, Ibraheem, Sapna Katiyar

Erschienen in: Proceedings of First International Conference on Information and Communication Technology for Intelligent Systems: Volume 2

Verlag: Springer International Publishing

Einloggen

Aktivieren Sie unsere intelligente Suche, um passende Fachinhalte oder Patente zu finden.

search-config
loading …

Abstract

Now a day, one of the prime concerns of mobile robot is path planning, in the area of industrial robotics. A path planning optimization method was proposed to calculate shortest collision free path from source to destination by avoiding static as well as dynamic obstacles. Therefore, it is necessary to select appropriate optimization technique for optimization of paths. Such problems can be solved by metaheuristic methods. This research paper demonstrates the comparison and analysis of two Soft Computing Techniques i.e. Ant Colony Optimization (ACO) and Teaching Learning Based Optimization (TLBO) by simulating respective algorithms for finding shortest path of a Mobile Robot by Obstacle avoidance & Path re-planning and Path Tracking. Both of these techniques seem to be a promising technique with relatively competitive performances. The ACO has been more widely used in that and it gives good solution with smaller numbers of predetermined parameters in comparison with other algorithms.

Sie haben noch keine Lizenz? Dann Informieren Sie sich jetzt über unsere Produkte:

Springer Professional "Wirtschaft+Technik"

Online-Abonnement

Mit Springer Professional "Wirtschaft+Technik" erhalten Sie Zugriff auf:

  • über 102.000 Bücher
  • über 537 Zeitschriften

aus folgenden Fachgebieten:

  • Automobil + Motoren
  • Bauwesen + Immobilien
  • Business IT + Informatik
  • Elektrotechnik + Elektronik
  • Energie + Nachhaltigkeit
  • Finance + Banking
  • Management + Führung
  • Marketing + Vertrieb
  • Maschinenbau + Werkstoffe
  • Versicherung + Risiko

Jetzt Wissensvorsprung sichern!

Jetzt informieren

Springer Professional "Technik"

Online-Abonnement

Mit Springer Professional "Technik" erhalten Sie Zugriff auf:

  • über 67.000 Bücher
  • über 390 Zeitschriften

aus folgenden Fachgebieten:

  • Automobil + Motoren
  • Bauwesen + Immobilien
  • Business IT + Informatik
  • Elektrotechnik + Elektronik
  • Energie + Nachhaltigkeit
  • Maschinenbau + Werkstoffe




 

Jetzt Wissensvorsprung sichern!

Jetzt informieren

Springer Professional "Wirtschaft"

Online-Abonnement

Mit Springer Professional "Wirtschaft" erhalten Sie Zugriff auf:

  • über 67.000 Bücher
  • über 340 Zeitschriften

aus folgenden Fachgebieten:

  • Bauwesen + Immobilien
  • Business IT + Informatik
  • Finance + Banking
  • Management + Führung
  • Marketing + Vertrieb
  • Versicherung + Risiko




Jetzt Wissensvorsprung sichern!

Jetzt informieren
Vorheriges Kapitel Different Visualization Issues with Big Data
Nächstes Kapitel An Era of Big Data on Cloud Computing Services as Utility: 360° of Review, Challenges and Unsolved Exploration Problems
Literatur
1.
Buniyamin, N., Wan Ngah, W.A.J., Sariff, N., Mohamad, Z.: A simple local path planning algorithm for autonomous mobile robots. Int. J. Syst. Appl. Eng. Dev. 5(2), 151–159 (2011)
2.
Garcia, M.A., Montiel, O., Castillo, O., Sepúlveda, R., Melin, P.: Path planning for autonomous mobile robot navigation with ant colony optimization and fuzzy cost function evaluation. Appl. Soft Comput. 9(3), 1102–1110 (2009)CrossRef
3.
Masehian, E., Sedighizadeh, D.: Classic and heuristic approaches in robot motion planning-a chronological review. World Acad. Sci. Eng. Technol. 29(1), 101–106 (2007)
4.
Ansari, A.Q.: Hierarchical Fuzzy control for industrial automation. Scholar’s Press, Germany (2013). ISBN 978-3-639-51592, 2013
5.
Ansari, A.Q.: The basics of fuzzy logic: a tutorial review, computer education—Stafford—Computer Education Group, U.K., No. 88, pp. 5–9 (1998)
6.
Siddiqui, S.A., Ansari, A.Q., Agarwal, S.: A journey through Fuzzy Philosophy. Pranjana J. Manage. Awareness 6(2), 29–33 (2003)
7.
Dorigo, M., Gambardella, L.M.: Ant colony system: a cooperative learning approach to the traveling salesman problem. IEEE Trans. Evol. Comput. 1(1), 53–66 (1997)CrossRef
8.
Dutta, A.K., Ansari, A.Q., Biswas, R.: A method of intelligent search. Int. J. Comput. Cogn. 4(2), 24–29 (2006)
9.
Rao, V., Kalyanka, V.D.: Parameter optimization of modern machining processes using teaching–learning-based optimization algorithm. Eng. Appl. Artif. Intell. 26(1), 524–531 (2013). (Elsevier)CrossRef
10.
Abiyev, R., Ibrahim, D., Erin, B.: Navigation of mobile robots in the presence of obstacles. Adv. Eng. Softw. 41(10), 1179–1186 (2010)CrossRefMATH
11.
Cong, Y.Z., Ponnambalam, S.G.: Mobile robot path planning using ant colony optimization. In: IEEE International Conference on Advanced Intelligent Mechatronics, pp. 851–856 (2009)
12.
Katiyar, S., Mittal, A., Ansari, A.Q., Saxena, T.K.: Ant colony algorithm based adaptive PID temperature controller. Proceedings of the 7th International Conference on Trends in Industrial Measurements and Automation (TIMA 2011), CSIR, Chennai (2011)
13.
Ansari, A.Q.: Multiple valued logic versus binary logic. CSI Commun. India 20(5), 30–31 (1996)
14.
Khan, M.A., Ansari, A.Q.: Fundamentals of industrial informatics and communication technologies. In: Handbook of Research on Industrial Informatics and Manufacturing Intelligence: Innovations and Solutions, 03/2012: Chapter 1: pp. 1–19; IGI Global, USA (2012)
15.
Ansari, A.Q., Biswas, R., Aggarwal, S.: Neutrosophic classifier: an extension of Fuzzy classifier. Appl. Soft Comput. 13(1), 563–573 (2013)CrossRef
16.
Ansari, A.Q., Khan, M.A.: Parallel and dynamic virtual channel manager (VCM) for 3-D network-on-chip (NoC) router. In: Indian Patent Journal. New Delhi, Submitted: 03/08/2011 16:07:38
17.
Ansari, A.Q., Khan, M.A.: Architecture of 3-D network-on-chip (NoC) router with guided flit logic. In: Indian Patent Journal, New Delhi. Submitted: 18/01/2013 15:39:18
18.
Katiyar, S., Ibraheem, N., Ansari, A.Q.: Ant colony optimization: a tutorial review. In: Proceedings of the National Conference on Advances in Power and Control, Manav Rachna International University, Faridabad, Haryana, India
Metadaten
Titel
Comparison and Analysis of Obstacle Avoiding Path Planning of Mobile Robot by Using Ant Colony Optimization and Teaching Learning Based Optimization Techniques
verfasst von
A. Q. Ansari
Ibraheem
Sapna Katiyar
Copyright-Jahr
2016
Buch
Proceedings of First International Conference on Information and Communication Technology for Intelligent Systems: Volume 2

Print ISBN: 978-3-319-30926-2

Electronic ISBN: 978-3-319-30927-9

Copyright-Jahr: 2016

DOI
https://doi.org/10.1007/978-3-319-30927-9_56