Smoothed Artificial Potential Field (APF) Via Points Path Planning Algorithm Based On PSO

Abstract

Finding the path planning solution
considered as one of the most
important aspects in the navigation of
the robot, involving one of the
optimization methods is the most
successful way to get the best path.
This paper proposed a mixing
approach for robot path planning, by
applying modified Artificial Potential
Field (APF) to find accepted path then
applying particle swarm optimization
(PSO) to find the best coordinate
locations for the intermediate points
that chosen from the original APF
path, in order to make an iteratively
enhancement till reaching the shortest
path. This approach has been tested in
two cases, first in case of mass point
and second in case of two-link robot
arm. The results clearly show the
effectiveness and strength where the
path length cost minimized from
10.8519m to 10.2144m after
optimization, which is represent the
best solution for the tested
environment.

ايجاد حل خوارزمية تخطيط المسار تعتبر واحدة من اهم الجوانب المهمة في ملاحة الروبوت. والتي يجب ان تتضمن واحدة من تقنيات ايجاد الحلول المثلى لايجاد افضل مسار. هذا البحث يقترح طريقة دمج لتخطيط مسار الروبوت، بتطبيق نظرية مجال الجهد الصناعي المعدلة لايجاد مسار مقبول بعد ذلك تطبيق تقنية سرب الجزيئات لايجاد الحلول المثلى لايجاد افضل احداثيات المواقع للنقاط المختارة من المسار الاصلي الناتج من نظرية مجال الجهد الصناعي، لكي يتم تحسين المسار بشكل تكراري للوصول لافضل واقصر مسار. هذه الطريقة تم اختبارها بدراستين، الاولى بتطبيقها على الروبوت النقطة، الثانية على روبوت ثنائي الاذرع. النتائج تظهر بوضوح كفائة وقوة الطريقة المتبعة حيث ان طول المسار تم تغييره وجعلها افضل وتحسن من حيث قصر الطول من 10.8519 متر الى 10.2144 متر بعد تطبيق نظرية ايجاد الحلول المثلى والتي تمثل افضل حل للبيئة المختبرة.