Optimum Path Planning for Multi Mobile Robots with Speed of Work Achievement as Constrain

هذا البحث يمثل التخطيط الامثل لمسار عدة روبوتات متنقلة بين نقطة البدء باتجاه نقطة الهدف ثم العودة الى نقطة البداية وتجنب الاصطدام وبدون ابطاء شديد في سرعة الروبوتات. وتم الاخذ بنظر الاعتبار في تصميم النظام سرع الروبوتات وكذلك الوقت المستهلك لحركة الروبوتات باتجاه نقطة الهدف، حيث كلاهما متغيران لجميع الروبوتات. من اجل تحقيق اهداف العمل استخدمت طريقة الوقت والفراغ (time and space method) مع طريقة تسلسل الدخول (sequential entry method) لتخطيط حركة الروبوتات. ايضا تم استخدام اثنين من مستويات الاولوية ليتم اختيار الاولوية للروبوتات بعناية لتجنب التصادم بين الروبوتات والمتمثلة بأولوية مستوى العقدة واولوية مستوى الروبوت، نلاحظ في اولوية مستوى العقدة فالاولوية للروبوتات التي تقلل عدد التصادمات في كل النظام، في حين الاولوية في مستوى الروبوت للروبوتات التي تسبب سرعة في انجاز العمل. تم اختبار العمل على عدد مختلف من الروبوتات وانواع مختلفة من الخرائط، حيث اثبتت الخوارزمية كفائتها في ايجاد الحل الامثل بخصوص اداء النظام لكل الروبوتات في نقاط التصادم. حيث تم تطبيق الخوارزمية بأستخدام لغة البرمجة فيجوال بيسك/ اكسل.This paper presents optimum path planning for multi mobile robots that move between an initial point toward a target point then back to the initial point in a way that avoid collision without heavily slow down robots speed. The work system designs for taking into consideration robots velocities as well as time that robots will spend it in their target points, since both could be variant for all robots. In order to achieve the work objectives, time and space method combined with sequential entry method are used to design robots motion. In addition, two priority levels are used of carefully selected priorities to avoid collision between robots; node level priority and robot level priority. In node level priority, the priority gives to robots in a manner that minimize the number of over all system collisions. While in robot level priority the priority gives to robots that cause faster speed for work achievement. The work is tested with different number of robots and different types of maps, and the algorithm proved its efficiency in finding the optimum solution regarding system performance for each robot in the collision points. The proposed algorithm is implemented using VBA programming language

Real Time Blind People Assistive System Based on OpenCV

النظام المقترح مفيد للغاية للمكفوفين، حيث يعطي النظام فكرة عن الحاضرين في محيط المكفوفين، لذا فإن النظام المساعدالمقترح يعتمد على الرازبيري pi3 لإبلاغ المكفوفين عن عدد الأشخاص الموجودين حولهم. يركز هذا العمل على اكتشاف مميزات الوجه بناءً على خوارزمية Haar المتتالية وOpenCV باستخدام لغة البرمجة بايثون. تم الحصول على نتائج مرضية جدا عند التعامل مع حالات مختلفة بدقة عالية ووقت معالجة قصير، وبالتالي تقلل OpenCV من تأخير الحصول على النتائج، وتزيد خوارزمية سلسلة Haar من الدقة.The proposed system is very helpful for blind people, in term of taking an idea about the attendance person/s in their environment simultaneously, so an assistive system based on raspberry pi3 is developed to inform the blind how many persons are around. This work focuses on face detection based on Haar cascade algorithm and OpenCV using python. Satisfied results with different cases are obtained with high accuracy and short processing time, hence OpenCV reduce the delay for getting output, and Haar cascade algorithm increases the accuracy, the system is portable and very light to carry

Recognize Arabic Handwritten using CNN Model

احد أكثر التحديات التي تواجه التعلم الآلي هو التعرف على الكتابة بخط اليد ، وخاصة النصوص العربية ، لأن  هناك العديد من أساليب الكتابة للخط العربي. في هذه الورقة ، يُقترح نموذج تحقيق لتمييز النصوص العربية المكتوبة بخط اليد باستخدام الشبكة العصبية التلافيفية (CNN)، مع طبقات متعددة من التطبيع والتنظيم لتقليل وقت التدريب وزيادة الدقة الإجمالية ، تم الوصول الى  دقة تحقق 98 ٪ لمجموعة بيانات Kaggle للغة العربية حيث استخدمت أحرف وأرقام مكتوبة بخط اليد باستخدام Python.One of the most challenges that face machine learning is handwritten recognition, especially Arabic scripts, because many styles found for Arabic font. In this paper, an investigation model is proposed to make recognition for Arabic handwritten scripts utilizing Convolutional Neural Network (CNN), with multi layers of Normalization and Regularization to reduce training time and increase overall accuracy, with validation accuracy 98% for Kaggle dataset for Arabic handwritten characters and digits using Python

Intelligent Hybrid Approach for Multi Robots- Multi Objectives Motion Planning Optimization

Abstract: This paper proposes enhanced approach to find multi objective optimization and obstacle avoidance of motion planning problem for multi mobile robots that have to move smoothly, safely with a shorter time and minimum distance along curvature-constrained motion planning in completely known dynamic environments. The research includes two stages: the first stage is to find an multi objective optimal path and trajectory planning for each robot individually using the Enhanced GA with modified A*. The second stage consists of designing a fuzzy logic to control the movement of the robots with collision free. The global optimal trajectory is fed to fuzzy motion controller which has ability to regenerate the local trajectory of the robot based on the probability of having another dynamic robot in the area. A simulation of the strategy has been presented and the results show that the proposed approach is able to achieve multi objective optimization of motion planning for multi mobile robot in dynamic environment efficiently. Also, it has the ability to find a solution when the environment is complex and the number of obstacles is increasing. The performance of the above mentioned approach has been found to be satisfactory of dynamic obstacle avoidance

Оптимізація параметрів радіаторного двигуна в складних умовах шляхом моніторингу та оцінки контрольних карт

Recently, engine design and control systems have been developed using data-driven modeling techniques to specify the in-cylinder complicated combustion process. The cooling fan performance is highly influenced by several factors that are determined based on what is called (DOE) «design of experiments». These factors include blade tip clearance, pitch angle, distance from radiator. This work presents a method to improve a cooling fan performance of an engine by designing a Six Sigma technique using Control, Improve, Analyze, Measure, and Define (CIAMD). First, let’s assess the existing cooling fan performance and define its problem. Then, let’s specify the parameters that affect on fan performance to be optimized. Next, let’s conduct sensitivity analysis and evaluate manufacturing control of the developed cool Fan. The primary fan does not distribute air enough by the radiator to maintain the machine cool throughout hard circumstances. First, the work demonstrates how to develop an experiment to examine the influence of three performance elements: blade pitch angle, blade-tip clearance, and fan distance from the radiator. In order to improve the performance of the cooling fan, Box-Behnken design is adopted for testing quadratic (nonlinear) effects. It then indicates how to predict optimal quantities for every element, to produce a technique that makes airflows above the objective of 1486.6 m3/h when utilizing experimental measurements. Finally, it reveals how to operate simulations to confirm that this method creates airflow based on the specifications with more additional fans manufactured performance of 99.999 %. The results of S and X-bar control charts indicate that the manufacturing process is statistically under controlНещодавно були розроблені конструкції двигуна та системи керування з використанням методів моделювання на основі даних для визначення складного процесу згоряння в циліндрі. На продуктивність вентилятора охолодження сильно впливає кілька факторів, які визначаються на основі так званого «планування експериментів». Ці фактори включають зазор у кінчику лопаті, кут нахилу, відстань від радіатора. У цій роботі представлено метод покращення продуктивності вентилятора охолодження двигуна шляхом розроблення техніки Six Sigma з використанням контролю, покращення, аналізу, вимірювання та визначення. Спочатку оцінюється ефективність наявного вентилятора охолодження та визначається його проблема. Потім визначаються параметри, які впливають на продуктивність вентилятора, яку потрібно оптимізувати. Далі проводиться аналіз чутливості та оцінюється виробничий контроль розробленого холодного вентилятора. Первинний вентилятор недостатньо розподіляє повітря через радіатор, щоб підтримувати машину охолодженою в складних умовах. По-перше, робота демонструє, як розробити експеримент для вивчення впливу трьох елементів продуктивності: кута нахилу лопаті, зазору кінчика лопаті та відстані вентилятора від радіатора. Щоб покращити продуктивність вентилятора охолодження, розроблено конструкцію Box-Behnken для тестування квадратичних (нелінійних) ефектів. Потім у ньому вказано, як передбачити оптимальну кількість для кожного елемента, щоб створити техніку, яка забезпечує повітряні потоки вище цільового 1486,6 м3/год при використанні експериментальних вимірювань. Нарешті, він розкриває, як працювати з симуляціями, щоб підтвердити, що цей метод створює повітряний потік на основі специфікацій із більшою кількістю додаткових вентиляторів, виготовлена продуктивність 99,999 %. Результати контрольних діаграм S та X-bar показують, що виробничий процес статистично контролюєтьс

Neural Fractional Order PID Controllers Design for 2-Link Rigid Robot Manipulator

The robotic manipulator is considered one of the complex systems that include multi-input, multi-output, non-linearity, and highly coupled. The uncertainty in the parameters and external disturbances have a negative influence on the performance of the system. Therefore, the controllers that will be designed for these systems must be able to deal with these complexities and difficulties. The Proportional, Integral, and Derivative (PID) controller is known to be simple and well robust, while the neural network has a solid ability to map complex functions. In this paper, we propose six control structures by combining the benefits of PID controller with integer and fractional order and the benefits of neural networks to produce hybrid controllers for a 2-Link Rigid Robot Manipulator (2-LRRM) handling with the problem of trajectory tracking. The Gorilla Forces Troops Optimization algorithm (GTO) was used to tune the parameters of the proposed controller schemes to minimize the Integral of Time Square Error (ITSE). In addition, the robustness of the performance of the suggested control systems is tested by altering the initial position, external disturbances and parameters and carried out using MATLAB. The best performance of the proposed controllers was the Neural Network Fractional Order Proportional Integral Derivative Controller (NNFOPID)