メタヒューリスティクスを用いた人工ポテンシャル場による軌道計画

産業用ロボットの使用は年々増加しており、生産システムはますます効率的になっています。この文脈の中で、生産プロセスを遅延させ、生産に損害を与える可能性のあるいくつかの制約が現れます。これらの制約はロボットの停止などです。停止は、事故、操作者や他の設備との衝突など、さまざまな要因によって引き起こされる可能性があります。本研究の主な貢献は、衝突回避における人工ポテンシャル場（APF）を最適化するために、粒子群最適化（PSO）、遺伝的アルゴリズム（GA）、および差分進化（DE）を使用してAPFパラメータを改善することです。私たちは、平面マニピュレータロボットによって生成された軌道、生成された軌道の最後の位置と最終位置の間の位置誤差、およびAPFアルゴリズムのパラメータを見つけるためのPSO、GA、DEアルゴリズムの計算コストを結果として示します。