Trajectory planning of a mobile robot based on the Bacterial Foraging Optimization Algorithm

Abstract

The design of artificial systems has undergone an epistemic revolution throughout the past fifty years. It entailed transcending the traditional dichotomy between the organic and inorganic worlds by attempting to imbue machines with the adaptability and autonomy found in living systems. Evolutionary robotics strives to create devices that can learn new skills on their own in an ever-changing, uncontrollable environment. This technology allowed for the construction of genuine robots with complicated reactive behaviors. Based on this observation, our work presents a non-exhaustive view of the research themes related to the field of mobile robotics, as well as the scientific hurdles that must be overcome before an autonomous robot may be developed. The latter's autonomy necessitates the accomplishment of tasks of control and perception of the environment in a coordinated manner. Navigation is one of these, and it is critical to the robot's interaction with its evolutionary environment. It entails determining the robot's trajectories to follow a pre-determined path while avoiding mobile or immovable impediments. Our solution is based on Bacterial Foraging Optimization Algorithm to find the shortest path. After then, the navigation problem is described as a constraint optimization problem, with a fitness function that quantifies the difference between the best robot path and the other random paths. The impediments are implemented as limitations that penalize the robots' movement, to allow them to change positions while avoiding obstructions. Our strategy has been put into action, and various situations have been put to the test. The collected results indicate the method's robustness as well as its performance . La conception des systèmes artificiels a connu une révolution épistémique au cours des cinquante dernières années. Il s'agissait de transcender la dichotomie traditionnelle entre les mondes organique et inorganique en tentant d'imprégner les machines de l'adaptabilité et de l'autonomie que l'on retrouve dans les systèmes vivants. La robotique évolutive s'efforce de créer des appareils capables d'apprendre de nouvelles compétences par eux-mêmes dans un environnement en constante évolution et incontrôlable. cette technologie a permis la construction de véritables robots aux comportements réactifs compliqués. Partant de ce constat, notre travail présente une vue non exhaustive des thématiques de recherche liées au domaine de la robotique mobile, ainsi que des verrous scientifiques qui doivent être surmontés avant qu'un robot autonome puisse être développé. L'autonomie de ce dernier nécessite l'accomplissement de tâches de contrôle et de perception de l'environnement de manière coordonnée. La navigation est l'une d'entre elles, et elle est essentielle à l'interaction du robot avec son environnement évolutif. Il s'agit de déterminer les trajectoires du robot pour suivre un chemin prédéterminé tout en évitant les obstacles mobiles ou immobiles. Notre solution est basée sur l’algorithme d’optimisation de l’alimentation bactérienne du plus court chemin. Ensuite, le problème de navigation est décrit comme un problème d'optimisation de contraintes, avec une fonction de fitness qui quantifie la différence entre la meilleure trajectoire du robot et les autres trajectoires aléatoires. Les entraves sont implémentées comme des limitations qui pénalisent le mouvement des robots, pour leur permettre de changer de position tout en évitant les obstructions. Notre stratégie a été mise en œuvre et diverses situations ont été mises à l'épreuve. Les résultats recueillis indiquent la robustesse de la méthode ainsi que ses performances.

لقد شهد تصميم الأنظمة الاصطناعية ثورة معرفية خلال الخمسين عامًا الماضية. وقد تطلب ذلك تجاوز الانقسام التقليدي بين العوالم العضوية وغير العضوية من خلال محاولة تزويد الآلات بالقدرة على التكيف والاستقلالية التي توجد في الأنظمة الحية. يسعى علم الروبوتات التطوري إلى خلق أجهزة يمكنها تعلم مهارات جديدة بمفردها في بيئة متغيرة وغير قابلة للسيطرة. وقد أتاح هذا التطور التكنولوجي بناء روبوتات حقيقية تتمتع بسلوكيات تفاعلية معقدة. استنادًا إلى هذا الملاحظة، يقدم عملنا نظرة غير شاملة على الموضوعات البحثية المتعلقة بمجال الروبوتات المحمولة، بالإضافة إلى العقبات العلمية التي يجب التغلب عليها قبل تطوير روبوت مستقل.ينطوي ذلك على تحديد مسارات الروبوت لمتابعة مسار محدد مسبقًا مع تجنب العوائق المتحركة أو الثابتة. تعتمد حلنا على خوارزمية تحسين التغذية البكتيرية لإيجاد أقصر طريق. بعد ذلك، يتم وصف مشكلة الملاحة كمشكلة تحسين مقيدة، مع دالة ملاءمة تقيس الفرق بين أفضل مسار للروبوت والمسارات العشوائية الأخرى. يتم تنفيذ العوائق على شكل قيود تُفرض لعقاب حركة الروبوتات، للسماح لها بتغيير مواقعها مع تجنب العوائق. تم تنفيذ استراتيجيتنا، وتم اختبار مواقف مختلفة. تشير النتائج التي تم جمعها إلى متانة الطريقة وكذلك إلى أدائها.