An Intelligent Gain based Ant Colony Optimisation Method for Path Planning of Unmanned Ground Vehicles

 In many of the military applications, path planning is one of the crucial decision-making strategies in an unmanned autonomous system. Many intelligent approaches to pathfinding and generation have been derived in the past decade. Energy reduction (cost and time) during pathfinding is a herculean task. Optimal path planning not only means the shortest path but also finding one in the minimised cost and time. In this paper, an intelligent gain based ant colony optimisation and gain based green-ant (GG-Ant) have been proposed with an efficient path and least computation time than the recent state-of-the-art intelligent techniques. Simulation has been done under different conditions and results outperform the existing ant colony optimisation (ACO) and green-ant techniques with respect to the computation time and path length

Planeamiento de trayectoria y control de un robot móvil marítimo aplicando optimización por colonia de hormigas

El presente trabajo desarrolla un algoritmo de planeamiento de trayectoria basado en Optimización por Colonia de Hormigas, en conjunto con un controlador óptimo, para el desplazamiento de un barco robot. Se presenta el modelo matemático estándar usado para vehículos marinos desarrollado por Thor Fossen. Asimismo se presentan las principales ideas detrás del marco metaheurístico desarrollado por Marco Dorigo, llamado Optimización por Colonia de hormigas. El problema a resolver consiste en encontrar el camino más corto entre dos puntos dentro de un entorno (mapa) con obstáculos. Ambos algoritmos, tanto el de planeamiento de trayectoria como el de control óptimo, se implementaron en el entorno MatLab. Para poner a prueba el funcionamiento conjunto de estos dos algoritmos se usaron seis mapas distintos que buscan explorar el comportamiento de ambos algoritmos ante diversas variaciones de un caso base de comparación. El tiempo de convergencia de los algoritmos y los parámetros que ajustan sus desempeños fueron analizados.Tesi