Obstacle Avoidance using Fuzzy Logic Controller on Wheeled Soccer Robot

The purpose of this study is to apply Fuzzy Logic Controller on a wheeled soccer robot to avoid the collision with other robots in the field. The robot equipped by an omnidirectional camera as a vision sensor, a mini-PC for the image processing device, a microcontroller to handle I/O system, and three wheel's omnidirectional mover system. Omni-camera produces four input-values, namely: X coordinate ball position, Y coordinate ball position, distance and angle from obstacle to the point of interest in the camera frame. These inputs processed by a mini-PC and then forward to a microcontroller to calculate the output using Fuzzy Logic Controller. The output variables are the movement rate of the robot in the X, and Y coordinate.  These outputs will be used by the kinematics controller to manage the speed of three Omni-wheels driven by 24 volts DC motors. The experiment shows a good result with the percentage of the success of the robot catching the ball is around 70% and 80% in avoiding the obstacle. In time performance, the soccer robot with Fuzzy Logic Controller is superior by 4.67 seconds compared to the robot without this method

Multi-path routing algorithm for inclusive mobility in an urban environment

The concept of smart city is frequently used nowa-days to refer to the level of integration of cities with citizen services. Mobility and navigation are some examples. When considering disabled users, in a temporary or permanent way, the challenges to provide such services in an efficient way are even bigger. This paper is an extension of a previous work where a mobile application to recommend the most suitable route for citizens was implemented with both Dijkstra and A -Star algorithms. The presented work describes a multi-path approach considering the user might want to choose several destinations in the mobile application and obtain the most suitable route that goes through all of them. Results are presented using the Genetic and the Simulated Annealing Algorithms. Both were evaluated with 100 runs and 2, 4, 8 and 16 destinations. The average algorithm execution time, standard deviation, median value, maximum and minimum execution times were assessed. The Simulated Annealing Algorithm presented better results and always suggested the shorter, or equal, path when comparing to the Genetic Algorithm.5311-8814-F0ED | Sara Maria da Cruz Maia de Oliveira PaivaN/

Evolving artificial neural network controllers for autonomous agents navigating dynamic environments.

This thesis presents and discusses a potential method for solving the dynamic obstacle avoidance problem using contemporary work with artificial neural networks (ANNs) and genetic algorithms (GAs) in combination with an imitation of a biological genetic process called segmental duplication. ANNs, GAs and segmental duplication are merged in the project to form SDNEAT, a type of evolutionary artificial neural network (EANN) system based on NeuroEvolution of Augmenting Topologies, or NEAT. The system is then used to develop an artificial neural network system that attempts to navigate environments incorporating both static and dynamic obstacles.The original print copy of this thesis may be available here: http://wizard.unbc.ca/record=b162506

Using Deep Neural Networks for Scheduling Resource-Constrained Activity Sequences

Eines der bekanntesten Planungsprobleme stellt die Planung von Aktivitäten unter Berücksichtigung von Reihenfolgenbeziehungen zwischen diesen Aktivitäten sowie Ressourcenbeschränkungen dar. In der Literatur ist dieses Planungsproblem als das ressourcenbeschränkte Projektplanungsproblem bekannt und wird im Englischen als Resource-Constrained Project Scheduling Problem oder kurz RCPSP bezeichnet. Das Ziel dieses Problems besteht darin, die Bearbeitungszeit einer Aktivitätsfolge zu minimieren, indem festgelegt wird, wann jede einzelne Aktivität beginnen soll, ohne dass die Ressourcenbeschränkungen überschritten werden. Wenn die Bearbeitungsdauern der Aktivitäten bekannt und deterministisch sind, können die Startzeiten der Aktivitäten à priori definiert werden, ohne dass die Gefahr besteht, dass der Zeitplan unausführbar wird. Da jedoch die Bearbeitungsdauern der Aktivitäten häufig nicht deterministisch sind, sondern auf Schätzungen von Expertengruppen oder historischen Daten basieren, können die realen Bearbeitungsdauern von den geschätzten abweichen. In diesem Fall ist eine reaktive Planungsstrategie zu bevorzugen. Solch eine reaktive Strategie legt die Startzeiten der einzelnen Aktivitäten nicht zu Beginn des Projektes fest, sondern erst unmittelbar an jedem Entscheidungspunkt im Projekt, also zu Beginn des Projektes und immer dann wenn eine oder mehrere Aktivitäten abgeschlossen und die beanspruchten Ressourcen frei werden. In dieser Arbeit wird eine neue reaktive Planungsstrategie für das ressourcenbeschränkte Projektplanungsproblem vorgestellt. Im Gegensatz zu anderen Literaturbeiträgen, in denen exakte, heuristische und meta-heuristische Methoden zur Anwendung kommen, basiert der in dieser Arbeit aufgestellte Lösungsansatz auf künstlichen neuronalen Netzen und maschinellem Lernen. Die neuronalen Netze verarbeiten die Informationen, die den aktuellen Zustand der Aktivitätsfolge beschreiben, und erzeugen daraus Prioritätswerte für die Aktivitäten, die im aktuellen Entscheidungspunkt gestartet werden können. Das maschinelle Lernen und insbesondere das überwachte Lernen werden für das Trainieren der neuronalen Netze mit beispielhaften Trainingsdaten angewendet, wobei die Trainingsdaten mit Hilfe einer Simulation erzeugt wurden. Sechs verschiedene neuronale Netzwerkstrukturen werden in dieser Arbeit betrachtet. Diese Strukturen unterscheiden sich sowohl in der ihnen zur Verfügung gestellten Eingabeinformation als auch der Art des neuronalen Netzes, das diese Information verarbeitet. Es werden drei Arten von neuronalen Netzen betrachtet. Diese sind neuronale Netze mit vollständig verbundenen Schichten, 1- dimensionale faltende neuronale Netze und 2-dimensionale neuronale faltende Netze. Darüber hinaus werden innerhalb jeder einzelnen Netzwerkstruktur verschiedene Hyperparameter, z.B. die Lernrate, Anzahl der Lernepochen, Anzahl an Schichten und Anzahl an Neuronen per Schicht, mittels einer Bayesischen Optimierung abgestimmt. Während des Abstimmens der Hyperparameter wurden außerdem Bereiche für die Hyperparameter identifiziert, die zur Verbesserung der Leistungen genutzt werden sollten. Das am besten trainierte Netzwerk wird dann für den Vergleich mit anderen vierunddreißig reaktiven heuristischen Methoden herangezogen. Die Ergebnisse dieses Vergleichs zeigen, dass der in dieser Arbeit vorgeschlagene Ansatz in Bezug auf die Minimierung der Gesamtdauer der Aktivitätsfolge die meisten Heuristiken übertrifft. Lediglich 3 Heuristiken erzielen kürzere Gesamtdauern als der Ansatz dieser Arbeit, jedoch sind deren Rechenzeiten um viele Größenordnungen länger. Eine Annahme in dieser Arbeit besteht darin, dass während der Ausführung der Aktivitäten Abweichungen bei den Aktivitätsdauern auftreten können, obwohl die Aktivitätsdauern generell als deterministisch modelliert werden. Folglich wird eine Sensitivitätsanalyse durchgeführt, um zu prüfen, ob die vorgeschlagene reaktive Planungsstrategie auch dann kompetitiv bleibt, wenn die Aktivitätsdauern von den angenommenen Werten abweichen

Shortest Route at Dynamic Location with Node Combination-Dijkstra Algorithm

Abstract— Online transportation has become a basic requirement of the general public in support of all activities to go to work, school or vacation to the sights. Public transportation services compete to provide the best service so that consumers feel comfortable using the services offered, so that all activities are noticed, one of them is the search for the shortest route in picking the buyer or delivering to the destination. Node Combination method can minimize memory usage and this methode is more optimal when compared to A* and Ant Colony in the shortest route search like Dijkstra algorithm, but can’t store the history node that has been passed. Therefore, using node combination algorithm is very good in searching the shortest distance is not the shortest route. This paper is structured to modify the node combination algorithm to solve the problem of finding the shortest route at the dynamic location obtained from the transport fleet by displaying the nodes that have the shortest distance and will be implemented in the geographic information system in the form of map to facilitate the use of the system. Keywords— Shortest Path, Algorithm Dijkstra, Node Combination, Dynamic Location (key words

Adaptive Cognitive Interaction Systems

Adaptive kognitive Interaktionssysteme beobachten und modellieren den Zustand ihres Benutzers und passen das Systemverhalten entsprechend an. Ein solches System besteht aus drei Komponenten: Dem empirischen kognitiven Modell, dem komputationalen kognitiven Modell und dem adaptiven Interaktionsmanager. Die vorliegende Arbeit enthält zahlreiche Beiträge zur Entwicklung dieser Komponenten sowie zu deren Kombination. Die Ergebnisse werden in zahlreichen Benutzerstudien validiert