Порівняння точності позиціювання методом трилатерації та методом на базі генетичного алгоритму

Порівняння точності позиціювання методом трилатерації та методом на базі генетичного алгоритму

The article compares the accuracy of mobile robot positioning by the technique based on genetic algorithms, which are related to artificial intelligence, and by the trilateration technique. The authors consider the application of appropriate terminology borrowed from genetics and data processing alg...

Full description

Saved in:
Bibliographic Details
Date:2021
Main Authors: Yamnenko, Iuliia, Osokin, Vladislav
Format: Article
Language:Ukrainian
Published: PE "Politekhperiodika", Book and Journal Publishers 2021
Subjects:
мобільний робот
позиціювання робота
генетичні алгоритми
методи штучного інтелекту
метод трилатерації
Online Access:https://www.tkea.com.ua/index.php/journal/article/view/TKEA2021.5-6.26
Tags: Add Tag
No Tags, Be the first to tag this record!
Journal Title:Technology and design in electronic equipment

Institution

Technology and design in electronic equipment
id oai:tkea.com.ua:article-68
record_format ojs
spelling oai:tkea.com.ua:article-682025-05-30T19:23:34Z Comparison of mobile robot positioning techniques Порівняння точності позиціювання методом трилатерації та методом на базі генетичного алгоритму Yamnenko, Iuliia Osokin, Vladislav robot positioning genetic algorithms artificial intelligence methods mobile robot trilateration method мобільний робот позиціювання робота генетичні алгоритми методи штучного інтелекту метод трилатерації The article compares the accuracy of mobile robot positioning by the technique based on genetic algorithms, which are related to artificial intelligence, and by the trilateration technique. The authors consider the application of appropriate terminology borrowed from genetics and data processing algorithms for this technical problem. When using the genetic algorithm, the coordinates of the robot are found using angular methods or rigid logic methods, which are not particularly effective because of the large amount of data that is not needed for positioning, so there is a need to select the most likely indicators to find the best route to the target.The genetic algorithm used in this study first selects the data by a certain criterion to enter the first population, and then the data falls into the beginning of the genetic algorithm. Each individual has chromosomes that represent a sequence of data, i.e., genes. After a chromosome is coded, the following genetic operations are performed: crossing over and mutation. These operations occur cyclically until a population with high fitness is found. The solution is a sequence of selected coordinates, from which a system is constructed to determine the optimal route to the destination.The robot navigation techniques are compared in terms of coordinate positioning accuracy. Calculation results on dispersion and absolute positioning error show that the positioning using genetic algorithm gives less error than the one using trilateration method. The genetic algorithm allows finding the optimal solution of the positioning problem while reducing a significant influence of the measurement error of sensors and other measuring devices on the result. Проведено порівняння точності позиціювання мобільного робота при використанні методу, що базується на генетичному алгоритмі і належить до методів штучного інтелекту, та методу трилатерації, який традиційно використовується в задачах позиціювання. Розглянуто застосування відповідної термінології, запозиченої з генетики, та алгоритмів обробки даних для зазначеної предметної області. PE "Politekhperiodika", Book and Journal Publishers 2021-12-26 Article Article Peer-reviewed Article application/pdf https://www.tkea.com.ua/index.php/journal/article/view/TKEA2021.5-6.26 10.15222/TKEA2021.5-6.26 Technology and design in electronic equipment; No. 5–6 (2021): Tekhnologiya i konstruirovanie v elektronnoi apparature; 26-32 Технологія та конструювання в електронній апаратурі; № 5–6 (2021): Технология и конструирование в электронной аппаратуре; 26-32 3083-6549 3083-6530 10.15222/TKEA2021.5-6 uk https://www.tkea.com.ua/index.php/journal/article/view/TKEA2021.5-6.26/61 Copyright (c) 2021 Yamnenko Yu. S., Osokin V. O. http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
institution Technology and design in electronic equipment
baseUrl_str
datestamp_date 2025-05-30T19:23:34Z
collection OJS
language Ukrainian
topic мобільний робот
позиціювання робота
генетичні алгоритми
методи штучного інтелекту
метод трилатерації
spellingShingle мобільний робот
позиціювання робота
генетичні алгоритми
методи штучного інтелекту
метод трилатерації
Yamnenko, Iuliia
Osokin, Vladislav
Порівняння точності позиціювання методом трилатерації та методом на базі генетичного алгоритму
topic_facet robot positioning
genetic algorithms
artificial intelligence methods
mobile robot
trilateration method
мобільний робот
позиціювання робота
генетичні алгоритми
методи штучного інтелекту
метод трилатерації
format Article
author Yamnenko, Iuliia
Osokin, Vladislav
author_facet Yamnenko, Iuliia
Osokin, Vladislav
author_sort Yamnenko, Iuliia
title Порівняння точності позиціювання методом трилатерації та методом на базі генетичного алгоритму
title_short Порівняння точності позиціювання методом трилатерації та методом на базі генетичного алгоритму
title_full Порівняння точності позиціювання методом трилатерації та методом на базі генетичного алгоритму
title_fullStr Порівняння точності позиціювання методом трилатерації та методом на базі генетичного алгоритму
title_full_unstemmed Порівняння точності позиціювання методом трилатерації та методом на базі генетичного алгоритму
title_sort порівняння точності позиціювання методом трилатерації та методом на базі генетичного алгоритму
title_alt Comparison of mobile robot positioning techniques
description The article compares the accuracy of mobile robot positioning by the technique based on genetic algorithms, which are related to artificial intelligence, and by the trilateration technique. The authors consider the application of appropriate terminology borrowed from genetics and data processing algorithms for this technical problem. When using the genetic algorithm, the coordinates of the robot are found using angular methods or rigid logic methods, which are not particularly effective because of the large amount of data that is not needed for positioning, so there is a need to select the most likely indicators to find the best route to the target.The genetic algorithm used in this study first selects the data by a certain criterion to enter the first population, and then the data falls into the beginning of the genetic algorithm. Each individual has chromosomes that represent a sequence of data, i.e., genes. After a chromosome is coded, the following genetic operations are performed: crossing over and mutation. These operations occur cyclically until a population with high fitness is found. The solution is a sequence of selected coordinates, from which a system is constructed to determine the optimal route to the destination.The robot navigation techniques are compared in terms of coordinate positioning accuracy. Calculation results on dispersion and absolute positioning error show that the positioning using genetic algorithm gives less error than the one using trilateration method. The genetic algorithm allows finding the optimal solution of the positioning problem while reducing a significant influence of the measurement error of sensors and other measuring devices on the result.
publisher PE "Politekhperiodika", Book and Journal Publishers
publishDate 2021
url https://www.tkea.com.ua/index.php/journal/article/view/TKEA2021.5-6.26
work_keys_str_mv AT yamnenkoiuliia comparisonofmobilerobotpositioningtechniques
AT osokinvladislav comparisonofmobilerobotpositioningtechniques
AT yamnenkoiuliia porívnânnâtočnostípozicíûvannâmetodomtrilateracíítametodomnabazígenetičnogoalgoritmu
AT osokinvladislav porívnânnâtočnostípozicíûvannâmetodomtrilateracíítametodomnabazígenetičnogoalgoritmu
first_indexed 2025-09-24T17:30:20Z
last_indexed 2025-09-24T17:30:20Z
_version_ 1850410205719822336

Similar Items