Penulis: Muhammad Aria Rajasa Pohan, Jana Utama
DOI: 10.5829/ije.2023.36.04a.16
Abstrak
Studi ini menyajikan metode perencanaan jalur yang efisien untuk robot bergerak di lingkungan dinamis. Metode ini didasarkan pada algoritma rapidly-exploring random tree (RRT). Dua proses utama dalam perencanaan jalur robot bergerak di lingkungan dinamis adalah perencanaan jalur awal dan perencanaan ulang jalur. Untuk menghasilkan jalur awal yang layak dengan kecepatan konvergensi yang cepat, kami menggunakan hibridisasi sistem bintang rapidly-exploring random tree star and ant colony systems (RRT-ACS). Ketika suatu rintangan menghalangi jalur awal, perencana ulang jalur harus dijalankan. Selain algoritma RRT-ACS, kami mengusulkan penggunaan himpunan aturan-templat berdasarkan robot bergerak di lingkungan dinamis selama proses perencanaan ulang jalur. Algoritma baru ini disebut RRT-ACS dengan Kumpulan Aturan-Templat (RRT-ACS+RT). Kami melakukan banyak simulasi benchmark untuk memvalidasi metode yang diusulkan dalam lingkungan dinamis nyata. Kinerja metode yang diusulkan dibandingkan dengan algoritma perencanaan jalur canggih: RRT∗FND dan MOD-RRT∗. Banyak hasil eksperimen menunjukkan bahwa metode yang diusulkan mengungguli algoritma pembanding lainnya. Hasil menunjukkan bahwa metode yang diusulkan cocok untuk digunakan pada robot yang perlu bernavigasi di lingkungan dinamis, seperti mobil otonom. © 2023 Materials and Energy Research Center. Semua hak dilindungi undang-undang.
Kata kunci penulis
Lingkungan Dinamis; Pengambilan Sampel Efisien; Perencanaan Jalur; Pohon Acak yang Menjelajahi dengan Cepat; Kumpulan Aturan-Templat
Artikel ini dapat diakses di https://www.scopus.com/pages/publications/85152951615
