Kinematics solution using metaheuristic algorithms
Conference proceedings article
ผู้เขียน/บรรณาธิการ
กลุ่มสาขาการวิจัยเชิงกลยุทธ์
ไม่พบข้อมูลที่เกี่ยวข้อง
รายละเอียดสำหรับงานพิมพ์
รายชื่อผู้แต่ง: Kumar A., Banga V.K., Kumar D., Yingthawornsuk T.
ผู้เผยแพร่: Hindawi
ปีที่เผยแพร่ (ค.ศ.): 2019
หน้าแรก: 505
หน้าสุดท้าย: 510
จำนวนหน้า: 6
ISBN: 9781728156866
นอก: 0146-9428
eISSN: 1745-4557
ภาษา: English-Great Britain (EN-GB)
บทคัดย่อ
In this paper, Artificial bee colony (ABC) and Grey wolf optimization (GWO) techniques have been proposed to find kinematics solution. Inverse kinematics is an important parameter for the movement of joints from one location to end-effectors' position. During the movement to reach to the destination various errors will incur. Different evolutionary and metaheuristics have been proposed to solve the inverse kinematics solution with minimum errors. ABC and GWO are two novel metaheuristic techniques that are based on population. These algorithms are used to minimize the errors present in the inverse kinematics solution. Errors to be calculated are position error and absolute error. GWO takes less time than ABC algorithm during the iteration. ABC and GWO are naturally inspired swarm techniques. ฉ 2019 IEEE.
คำสำคัญ
ABC, GWO, Robotic arm
ติดต่อสอบถามเพิ่มเติมได้ที่