A Novel Edge Detection Algorithm for Mobile Robot Path Planning

A novel detection algorithm for vision systems has been proposed based on combined fuzzy image processing and bacterial algorithm. This combination aims to increase the detection efficiency and reduce the computational time. In addition, the proposed algorithm has been tested through real-time robot navigation system, where it has been applied to detect the robot and obstacles in unstructured environment and generate 2D maps. These maps contain the starting and destination points in addition to current positions of the robot and obstacles. Moreover, the genetic algorithm (GA) has been modified and applied to produce time-based trajectory for the optimal path. It is based on proposing and enhancing the searching ability of the robot to move towards the optimal path solution. Many scenarios have been adopted in indoor environment to verify the capability of the new algorithm in terms of detection efficiency and computational time

Modeling integrated sustainable waste management systems by fuzzy cognitive maps and the system of systems concept

This paper describes the problems relating to the complexity of modern waste management systems. We present a new approach to selecting a better waste management solution. For a large and complex system it is extremely difficult to describe the entire system by a precise mathematical model. Therefore, we propose the use of Fuzzy Cognitive Maps (FCM), its combination with the Bacterial Evolutionary Algorithm (BEA) and the system of systems approach to support the planning and decision making process of integrated systems

Bead geometry modeling on uneven base metal surface by fuzzy systems for multi-pass welding

This paper presents a modeling method of weld bead profiles deposited on uneven base metal surfaces and its application in multi-pass welding. The robotized multi-pass tungsten inert gas welding requires precise positioning of the weld beads to avoid welding defects and achieve the desirable welding join since the weld bead shapes depend on the surface of the previously deposited beads. The proposed model consists of fuzzy systems to estimate the coefficients of the profile function. The characteristic points of the trapezoidal membership functions in the rule bases are tuned by the Bacterial Memetic Algorithm during supervised training. The fuzzy systems are structured as multiple-input-single-output systems, where the inputs are the welding process variables and the coefficients of the shape functions of the segments underlying the modeled bead; the outputs are the coefficients of the bead shape function. Each segment surface is approximated by a second-order polynomial function defined in the weld bead’s local coordinate system. The model is developed from empirical data collected from single and multi-pass welding. The performance of the proposed model is compared with a multiple linear regression model. During the experimental validation, first, the individual beads are evaluated by comparing the estimated coefficients of the profile function and other bead characteristics (bead area, width, contact angles, and position of the toe points) with the measurements, and the estimations of a multiple linear regression model. Second, the sequential placement of the weld beads is evaluated while filling a straight Vgroove by comparing the estimated bead characteristics with the measurements and calculating the accumulated error of the filled groove cross-section. The results show that the proposed model provides a good estimation of the bead shapes during deposition on uneven base metal surfaces and outperforms the regression model with low error in both validation cases. Furthermore, it is experimentally validated that the derived bead characteristics provide a suitable measure to identify locations sensitive to welding defects

Design of neuro-fuzzy models by evolutionary and gradient-based algorithms

All systems found in nature exhibit, with different degrees, a nonlinear behavior. To emulate this behavior, classical systems identification techniques use, typically, linear models, for mathematical simplicity. Models inspired by biological principles (artificial neural networks) and linguistically motivated (fuzzy systems), due to their universal approximation property, are becoming alternatives to classical mathematical models. In systems identification, the design of this type of models is an iterative process, requiring, among other steps, the need to identify the model structure, as well as the estimation of the model parameters. This thesis addresses the applicability of gradient-basis algorithms for the parameter estimation phase, and the use of evolutionary algorithms for model structure selection, for the design of neuro-fuzzy systems, i.e., models that offer the transparency property found in fuzzy systems, but use, for their design, algorithms introduced in the context of neural networks. A new methodology, based on the minimization of the integral of the error, and exploiting the parameter separability property typically found in neuro-fuzzy systems, is proposed for parameter estimation. A recent evolutionary technique (bacterial algorithms), based on the natural phenomenon of microbial evolution, is combined with genetic programming, and the resulting algorithm, bacterial programming, advocated for structure determination. Different versions of this evolutionary technique are combined with gradient-based algorithms, solving problems found in fuzzy and neuro-fuzzy design, namely incorporation of a-priori knowledge, gradient algorithms initialization and model complexity reduction.Todos os sistemas encontrados na natureza exibem, com maior ou menor grau, um comportamento linear. De modo a emular esse comportamento, as técnicas de identificação clássicas usam, tipicamente e por simplicidade matemática, modelos lineares. Devido à sua propriedade de aproximação universal, modelos inspirados por princípios biológicos (redes neuronais artificiais) e motivados linguisticamente (sistemas difusos) tem sido cada vez mais usados como alternativos aos modelos matemáticos clássicos. Num contexto de identificação de sistemas, o projeto de modelos como os acima descritos é um processo iterativo, constituído por vários passos. Dentro destes, encontra-se a necessidade de identificar a estrutura do modelo a usar, e a estimação dos seus parâmetros. Esta Tese discutirá a aplicação de algoritmos baseados em derivadas para a fase de estimação de parâmetros, e o uso de algoritmos baseados na teoria da evolução de espécies, algoritmos evolutivos, para a seleção de estrutura do modelo. Isto será realizado no contexto do projeto de modelos neuro-difusos, isto é, modelos que simultaneamente exibem a propriedade de transparência normalmente associada a sistemas difusos mas que utilizam, para o seu projeto algoritmos introduzidos no contexto de redes neuronais. Os modelos utilizados neste trabalho são redes B-Spline, de Função de Base Radial, e sistemas difusos dos tipos Mamdani e Takagi-Sugeno. Neste trabalho começa-se por explorar, para desenho de redes B-Spline, a introdução de conhecimento à-priori existente sobre um processo. Neste sentido, aplica-se uma nova abordagem na qual a técnica para a estimação dos parâmetros é alterada a fim de assegurar restrições de igualdade da função e das suas derivadas. Mostra-se ainda que estratégias de determinação de estrutura do modelo, baseadas em computação evolutiva ou em heurísticas determinísticas podem ser facilmente adaptadas a este tipo de modelos restringidos. É proposta uma nova técnica evolutiva, resultante da combinação de algoritmos recentemente introduzidos (algoritmos bacterianos, baseados no fenómeno natural de evolução microbiana) e programação genética. Nesta nova abordagem, designada por programação bacteriana, os operadores genéticos são substituídos pelos operadores bacterianos. Deste modo, enquanto a mutação bacteriana trabalha num indivíduo, e tenta otimizar a bactéria que o codifica, a transferência de gene é aplicada a toda a população de bactérias, evitando-se soluções de mínimos locais. Esta heurística foi aplicada para o desenho de redes B-Spline. O desempenho desta abordagem é ilustrada e comparada com alternativas existentes. Para a determinação dos parâmetros de um modelo são normalmente usadas técnicas de otimização locais, baseadas em derivadas. Como o modelo em questão é não-linear, o desempenho deste género de técnicas é influenciado pelos pontos de partida. Para resolver este problema, é proposto um novo método no qual é usado o algoritmo evolutivo referido anteriormente para determinar pontos de partida mais apropriados para o algoritmo baseado em derivadas. Deste modo, é aumentada a possibilidade de se encontrar um mínimo global. A complexidade dos modelos neuro-difusos (e difusos) aumenta exponencialmente com a dimensão do problema. De modo a minorar este problema, é proposta uma nova abordagem de particionamento do espaço de entrada, que é uma extensão das estratégias de decomposição de entrada normalmente usadas para este tipo de modelos. Simulações mostram que, usando esta abordagem, se pode manter a capacidade de generalização com modelos de menor complexidade. Os modelos B-Spline são funcionalmente equivalentes a modelos difusos, desde que certas condições sejam satisfeitas. Para os casos em que tal não acontece (modelos difusos Mamdani genéricos), procedeu-se à adaptação das técnicas anteriormente empregues para as redes B-Spline. Por um lado, o algoritmo Levenberg-Marquardt é adaptado e a fim de poder ser aplicado ao particionamento do espaço de entrada de sistema difuso. Por outro lado, os algoritmos evolutivos de base bacteriana são adaptados para sistemas difusos, e combinados com o algoritmo de Levenberg-Marquardt, onde se explora a fusão das características de cada metodologia. Esta hibridização dos dois algoritmos, denominada de algoritmo bacteriano memético, demonstrou, em vários problemas de teste, apresentar melhores resultados que alternativas conhecidas. Os parâmetros dos modelos neuronais utilizados e dos difusos acima descritos (satisfazendo no entanto alguns critérios) podem ser separados, de acordo com a sua influência na saída, em parâmetros lineares e não-lineares. Utilizando as consequências desta propriedade nos algoritmos de estimação de parâmetros, esta Tese propõe também uma nova metodologia para estimação de parâmetros, baseada na minimização do integral do erro, em alternativa à normalmente utilizada minimização da soma do quadrado dos erros. Esta técnica, além de possibilitar (em certos casos) um projeto totalmente analítico, obtém melhores resultados de generalização, dado usar uma superfície de desempenho mais similar aquela que se obteria se se utilizasse a função geradora dos dados