Self-Organizing Map for the Multi-Goal Path Planning with Polygonal Goals
Identifikátory výsledku
Kód výsledku v IS VaVaI
<a href="https://www.isvavai.cz/riv?ss=detail&h=RIV%2F68407700%3A21230%2F11%3A00181909" target="_blank" >RIV/68407700:21230/11:00181909 - isvavai.cz</a>
Výsledek na webu
<a href="http://www.springerlink.com/content/05570w0vnq831416/" target="_blank" >http://www.springerlink.com/content/05570w0vnq831416/</a>
DOI - Digital Object Identifier
<a href="http://dx.doi.org/10.1007/978-3-642-21735-7_11" target="_blank" >10.1007/978-3-642-21735-7_11</a>
Alternativní jazyky
Jazyk výsledku
angličtina
Název v původním jazyce
Self-Organizing Map for the Multi-Goal Path Planning with Polygonal Goals
Popis výsledku v původním jazyce
This paper presents a self-organizing map approach for the multi-goal path planning problem with polygonal goals. The problem is to find a shortest closed collision free path for a mobile robot operating in a planar environment represented by a polygonalmap W. The requested path has to visit a given set of areas where the robot takes measurements in order to find an object of interest. Neurons' weights are considered as points in W and the solution is found as approximate shortest paths connecting thepoints (weights). The proposed self-organizing map has less number of parameters than a previous approach based on the self-organizing map for the traveling salesman problem. Moreover, the proposed algorithm provides better solutions within less computational time for problems with high number of polygonal goals.
Název v anglickém jazyce
Self-Organizing Map for the Multi-Goal Path Planning with Polygonal Goals
Popis výsledku anglicky
This paper presents a self-organizing map approach for the multi-goal path planning problem with polygonal goals. The problem is to find a shortest closed collision free path for a mobile robot operating in a planar environment represented by a polygonalmap W. The requested path has to visit a given set of areas where the robot takes measurements in order to find an object of interest. Neurons' weights are considered as points in W and the solution is found as approximate shortest paths connecting thepoints (weights). The proposed self-organizing map has less number of parameters than a previous approach based on the self-organizing map for the traveling salesman problem. Moreover, the proposed algorithm provides better solutions within less computational time for problems with high number of polygonal goals.
Klasifikace
Druh
D - Stať ve sborníku
CEP obor
JC - Počítačový hardware a software
OECD FORD obor
—
Návaznosti výsledku
Projekt
<a href="/cs/project/2C06005" target="_blank" >2C06005: Systém pro robotickou tele-výuku</a><br>
Návaznosti
P - Projekt vyzkumu a vyvoje financovany z verejnych zdroju (s odkazem do CEP)
Ostatní
Rok uplatnění
2011
Kód důvěrnosti údajů
S - Úplné a pravdivé údaje o projektu nepodléhají ochraně podle zvláštních právních předpisů
Údaje specifické pro druh výsledku
Název statě ve sborníku
Proceedings of Artificial Neural Networks and Machine Learning
ISBN
978-3-642-21734-0
ISSN
—
e-ISSN
—
Počet stran výsledku
8
Strana od-do
85-92
Název nakladatele
Springer
Místo vydání
Heidelberg
Místo konání akce
Espoo
Datum konání akce
14. 6. 2011
Typ akce podle státní příslušnosti
WRD - Celosvětová akce
Kód UT WoS článku
—