通过数学建模和群众搜索算法优化智能定位
Tamer Ramadan Badawy1, Nesreen I Ziedan2
1Communications and Computer Engineering Department, Misr Higher Institute for Engineering and Technology, Mansoura 7651012, Egypt.
本研究介绍了一种结合数学建模和Crow Search Algorithm (CSA) 的新型算法,用于增强机器人本地化. 该方法达到98%的准确性,提高了要求高的应用程序的精度.
科学领域:
- 机器人技术 机器人技术 机器人技术
- 人工智能的人工智能
- 优化算法 优化算法
背景情况:
- 定位对于机器人和移动系统至关重要,但目前的方法对于高需求的应用缺乏精度.
- 现有的本地化技术在实现不同操作领域所需的准确性方面存在局限性.
研究的目的:
- 通过将数学建模与Crow Search Algorithm (CSA) 集成来提高本地化准确性.
- 为了改进机器人导航,在定义的搜索空间内确定最可能的位置.
主要方法:
- 使用固定点网络定义了一个初始搜索区域.
- 通过从点计算圆圈交叉点的数学计算,减少了搜索区域.
- 采用修改后的群众搜索算法 (CSA),以代地改进候选点中心点,以获得最佳位置估计.
主要成果:
- 与现有方法相比,拟议的算法在真实和模拟数据集中显示出更高的本地化准确性.
- 实现了显著的精度改进,达到98%的精度.
- 验证了对要求高精度,基础设施最小的应用程序的有效性.
结论:
- 综合数学建模和CSA方法显著提高了本地化准确性.
- 该方法为高精度定位需求提供了计算高效的解决方案.
- 证实了算法的适用于需要最小基础设施和低计算复杂度的应用程序的可行性.
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