A New Approach To Finding The Shortest Path Of a Mobile Robot Based On Artificial Neural Networks

Abstract

The design of artificial systems has undergone an epistemic revolution throughout the past fifteen 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. On the basis of this observation, Automatic route planning for the robot without collision Environments, have been the subject of a great deal of research in recent years. Over the past twenty years, many planning techniques have been proposed, but None of these techniques is defined as a general method that can be solved Planning problem. In this work, we propose a new technique for robot trajectory planning, which It is based on artificial intelligence methods: intelligent neural networks . The proposed technique consists of environmental modeling Robot with neural networks, simulation results proved ,The proposed neural network path mapping method is accurateand efficient.

La conception des systèmes artificiels a connu une révolution épistémique au cours des quinze dernières années. Cela impliquait de transcender la dichotomie traditionnelle entre les mondes organique et inorganique en essayant d'imprégner les machines de l'adaptabilité et de l'autonomie trouvées dans les systèmes vivants. La robotique évolutive s'efforce de créer des appareils capables d'acquérir de nouvelles compétences par eux-mêmes dans un environnement en constante évolution et incontrôlable. Cette technologie a permis de construire de véritables robots aux comportements réactifs compliqués. Sur la base de ce constat, La planification automatique d'itinéraires pour le robot sans collision Les environnements, ont fait l'objet de nombreuses recherches ces dernières années. Au cours des vingt dernières années, de nombreuses techniques de planification ont été proposées, mais aucune de ces techniques n'est définie comme une méthode générale pouvant être résolue. Problème de planification. Dans ce travail, nous proposons une nouvelle technique de planification de trajectoire de robot, basée sur des méthodes d'intelligence artificielle : les réseaux de neurones intelligents. La technique proposée consiste en un robot de modélisation environnementale avec des réseaux de neurones, les résultats de la simulation ont été prouvés.

لقد خضع تصميم الأنظمة الاصطناعية لثورة معرفية على مدى الخمسة عشر عامًا الماضية. وقد استلزم ذلك تجاوز الثنائية التقليدية بين العالمين العضوي وغير العضوي من خلال محاولة منح الآلات القدرة على التكيف والاستقلالية الموجودة في الكائنات الحية. يهدف علم الروبوتات التطوري إلى إنشاء أجهزة قادرة على تعلم مهارات جديدة بمفردها في بيئة متغيرة باستمرار وغير قابلة للتحكم. وقد سمحت هذه التكنولوجيا ببناء روبوتات حقيقية ذات سلوكيات تفاعلية معقدة. استنادًا إلى هذا الملاحظة,تمثل التخطيط التلقائي للمسار للروبوت في بيئات خالية من التصادم موضوعًا للكثير من الأبحاث في السنوات الأخيرة. على مدار العشرين عامًا الماضية، تم اقتراح العديد من تقنيات التخطيط، لكن لم يتم تعريف أي من هذه التقنيات كطريقة عامة يمكن من خلالها حل مشكلة التخطيط. في هذا العمل، نقترح تقنية جديدة لتخطيط مسار الروبوت، والتي تعتمد على أساليب الذكاء الاصطناعي: الشبكات العصبية الذكية. تتكون التقنية المقترحة من نمذجة بيئة الروبوت باستخدام الشبكات العصبية، وأثبتت نتائج المحاكاة أن طريقة تخطيط المسار باستخدام الشبكات العصبية المقترحة دقيقة وفعالة. .