Path planning for a car-type mobile robot based on fuzzy logic

Abstract

Evolutionary robotics aims to design machines capable of continuously learning new skills in a continuous, uncontrolled and changing world. Based on this observation, Our work offers a non-exhaustive vision of the research themes associated with the field of mobile robotics, and presents the scientific obstacles that remain to be lifted to lead to the development of an autonomous robot. The autonomy of the latter requires the coordinated achievement of tasks of control and perception of the environment. Among these, navigation plays a fundamental role in the interaction of the robot with its evolutionary environment. It consists of the determination of trajectories achievable by the robot to follow a pre-established path, while bypassing mobile or fixed obstacles. To perform this task, our approach is based on fuzzy logic. The navigation problem is then modeled in the form of planning a path for the mobile robot to move from a starting point to an arrival one safely by avoiding obstacles if there is . The obstacles are integrated in the form of constraints by penalizing the movement of the robots; the goal being to allow these robots to change position while avoiding obstacles. Our approach has been implemented and several scenarios have been tested. La robotique évolutive vise à concevoir des machines capables d'acquérir en permanence de nouvelles compétences dans un monde continu, incontrôlé et changeant. Partant de ce constat, Notre travail offre une vision non exhaustive des thèmes de recherche associés au domaine de la robotique mobile, et présente les obstacles scientifiques qui restent à lever pour aboutir au développement d'un robot autonome. L'autonomie de ces derniers passes par la réalisation coordonnée de tâches de contrôle et de perception de l'environnement. Parmi celles-ci, la navigation, joue un rôle fondamental dans l'interaction du robot avec son environnement évolutif. Elle consiste en la détermination de trajectoires réalisables par le robot pour suivre un chemin préétabli, tout en contournant des obstacles mobiles ou fixes. Pour réaliser cette tâche, notre approche est basée sur la logique floue. Le problème de navigation est alors modélisé sous la forme de la planification d'un trajet pour que le robot mobile se déplace d'un point de départ à un point d'arrivée en toute sécurité en évitant les obstacles s'il y en a. Les obstacles sont intégrés sous forme de contraintes en pénalisant le mouvement des robots ; le but étant de permettre à ces robots de changer de position tout en évitant les obstacles. Notre approche a été mise en œuvre et plusieurs scénarios ont été testés

يهدف علم الروبوتات التطوري إلى تصميم آلات قادرة على تعلم مهارات جديدة بشكل مستمر في عالم مستمر وغير مراقب ومتغير. استنادًا إلى هذا الملاحظة، يقدم عملنا رؤية غير شاملة لموضوعات البحث المرتبطة بمجال الروبوتات المتنقلة، ويعرض العقبات العلمية التي لا تزال بحاجة إلى التغلب عليها للوصول إلى تطوير روبوت مستقل. تتطلب استقلالية الأخير تحقيق المهام المتعلقة بالتحكم وإدراك البيئة بشكل منسق. ومن بين هذه المهام، يلعب التنقل دورًا أساسيًا في تفاعل الروبوت مع بيئته التطويرية. يتضمن ذلك تحديد المسارات التي يمكن للروبوت تحقيقها ليتبع مسارًا محددًا مسبقًا، مع تجاوز العقبات المتحركة أو الثابتة. لتنفيذ هذه المهمة، يعتمد نهجنا على المنطق الغامض. ثم يتم نمذجة مشكلة التنقل على شكل تخطيط مسار للروبوت المتنقل للانتقال من نقطة البداية إلى نقطة الوصول بأمان مع تجنب العقباتيتم دمج العقبات في شكل قيود من خلال معاقبة حركة الروبوتات؛ الهدف هو السماح لهذه الروبوتات بتغيير موقعها مع تجنب العقبات. تم تنفيذ نهجنا وتم اختبار عدة سيناريوهات.