Resumen

En este estudio, se propone un nuevo método de planificación de trayectorias suaves basado en las curvas de Bezier y se aplica para resolver el problema de los nodos redundantes y los puntos de inflexión máximos en el proceso de planificación de trayectorias de los algoritmos tradicionales. En primer lugar, se utilizan operaciones genéticas para obtener los puntos de control de la curva de Bezier. En segundo lugar, se selecciona una trayectoria más corta mediante un criterio de optimización en el que la longitud de la curva de Bézier viene determinada por los puntos de control. Por último, se introduce una distancia de seguridad y un factor de penalización adaptativo en la función de aptitud para garantizar la seguridad del proceso de caminar del robot. Se realizan numerosos experimentos en dos entornos diferentes y se comparan con los métodos existentes. Se demuestra que el método propuesto es más eficaz para generar una trayectoria más corta, suave y segura en comparación con los enfoques tradicionales.

• Materias:Minería de datos Algoritmos genéticos Cerebro - fisiopatología Neurociencia Cognitiva Neurofisiología
• Subjects:Data mining Genetic algorithms Brain - pathophysiology Cognitive Neuroscience Neurophysiology
• Palabras claves:curva de Bézier, punto de control, planificación de trayectorias suaves, proceso de planificación de trayectorias, factores de penalización adaptativos, punto de inflexión máximo, distancia de seguridad, criterios de optimización, proceso de caminar, operaciones genéticas
• Keywords:bezier curve, control point, smooth path planning, path planning process, adaptive penalty factors, peak inflection point, safe distance, optimization criteria, walking process, genetic operations