Prirodom inspirirani algoritmi za planiranje kretanja robota

Korade, Dinko (2018) Prirodom inspirirani algoritmi za planiranje kretanja robota. = Bio-inspired algorithms for robot motion planning. Undergraduate thesis , Sveučilište u Zagrebu, Fakultet strojarstva i brodogradnje, UNSPECIFIED. Mentor: Ćurković, Petar.

[img]
Preview
Text
Korade_2018_zavrsni_preddiplomski.pdf - Published Version Jezik dokumenta:Croatian

Download (753kB) | Preview
[img] Text
Korade_Dinko_autorska_izjava_završni rad_2018.pdf - Published Version
Restricted to Repository staff only Jezik dokumenta:Croatian

Download (485kB)

Abstract (Croatian)

Problem planiranja kretanja robota u radnom prostoru koji sadrži prepreke težak je optimizacijski problem čak i u svojoj najjednostavnijoj formi. Kod primjene egzaktnih algoritama javlja se problem dugog vremena potrebnog za rješenja, ili nemogućnost nalaska rješenja za složenije situacije. U novije vrijeme heurističke metode optimiranja (evolucijski algoritmi, swarm algoritmi i sl.) temeljene na prirodno inspiriranim algoritmima (bio-inspired algorithms) pokazuju dobre rezultate u pronalaženju rješenja problema ovakvog tipa što je posljedica njihove robusnosti, stohastičke prirode, i rada s populacijom rješenja u slučaju evolucijskih algoritama. U radu je potrebno napraviti literaturni pregled korištenja prirodom inspiriranih algoritama za rješavanje problema kretanja robota. Napraviti usporedbu karakteristika algoritama i njihovog uspjeha u rješavanju navedenog problema. Dalje, potrebno je za pojednostavljeni model mobilnog robota pronaći optimirane trajektorije robota, kao i više različitih algoritama. Kritički se osvrnuti na dobivene rezultate, argumentirati najpogodniji oblik kodiranja trajektorije, kao i najpogodniji algoritam za rješavanje zadanog problema.

Item Type: Thesis (Undergraduate thesis)
Uncontrolled Keywords: kretanje robota; fitnes funkcija
Subjects: TECHNICAL SCIENCE > Mechanical Engineering
Divisions: 900 Department of Robotics and Production System Automation > 920 Chair of Manufacturing and Assembly System Planning
Date Deposited: 22 Feb 2018 11:50
Last Modified: 06 Mar 2018 14:29
URI: http://repozitorij.fsb.hr/id/eprint/8357

Actions (login required)

View Item View Item

Downloads

Downloads per month over past year

Nema podataka za dohvacanje citata