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An adaptive framework for mobile robot navigation

机译：移动机器人导航的自适应框架

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摘要

Collective behaviours observed in nature bring new methodologies in proposing control algorithms for robot groups to perform a variety of complex tasks. In this article, an adaptive algorithm, allowing the safe navigation of a group of robots in a collective manner, is proposed. The algorithm, inspired from the adaptive particle swarm optimization technique, proposes an efficient control approach to overcome both static and moving obstacles. Accordingly, compared to the conventional particle swarm optimization algorithm, the proposed system allows a robot or group of robots (swarm) to complete the goal while avoiding static and moving obstacles as well as dynamic targets in a safe and collective manner. The simulation results verify the overall performance and reliability of the proposed system.
机译：自然界中观察到的集体行为为机器人组执行各种复杂任务的控制算法提出了新的方法。在本文中，提出了一种自适应算法，该算法允许以集体方式安全地导航一组机器人。该算法受自适应粒子群优化技术的启发，提出了一种克服静态和动态障碍的有效控制方法。因此，与常规粒子群优化算法相比，该系统允许一个机器人或一组机器人（群）完成目标，同时以安全和集体的方式避免静态和动态障碍以及动态目标。仿真结果验证了所提出系统的整体性能和可靠性。

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