Razvoj avtonomne mobilne robotske platforme za interno logistiko z optimizacijo poti na osnovi genetskih algoritmov

Breznikar, Žiga

| | SLO | ENG | Piškotki in zasebnost

Večja pisava | Manjša pisava

Prva stran > Izpis gradiva

Izpis gradiva

Naslov:	Razvoj avtonomne mobilne robotske platforme za interno logistiko z optimizacijo poti na osnovi genetskih algoritmov
Avtorji:	ID Breznikar, Žiga (Avtor) ID Brezočnik, Miran (Mentor) Več o mentorju... ID Gotlih, Janez (Komentor)
Datoteke:	MAG_Breznikar_Ziga_2026.pdf (1,25 MB) MD5: F8CF97685BA6653A7883A283DBAA6845
Jezik:	Slovenski jezik
Vrsta gradiva:	Magistrsko delo/naloga
Tipologija:	2.09 - Magistrsko delo
Organizacija:	FS - Fakulteta za strojništvo
Opis:	V magistrskem delu najprej obravnavamo teoretične osnove avtonomno vodenih vozil in pripadajočih algoritmov za njihove delovanje, programskega okolja ROS 2 in hevrističnih ter metahevrističnih metod s poudarkom na genetskih algoritmih. Na podlagi teoretičnih osnov je opisana zasnova in implementacija avtonomne mobilne robotske platforme, ki zajema mehansko konstrukcijo, izbiro in integracijo senzorskih sklopov, razvoj programske arhitekture znotraj programskega okolja ROS 2 ter razvoj lastnega algoritma za namene optimizacije poti v skladiščnih okoljih, temelječega na na genetskih algoritmih. Implementirani algoritem vključuje metodo inteligentne inicializacije na podlagi Hammingove razdalje, namenjeno formiranju genetsko raznolike začetne populacije, s čimer se zmanjša verjetnost prezgodnje konvergence v lokalni optimum. Eksperimentalna evalvacija je pokazala, da predlagana metoda v primerjavi s klasično naključno inicializacijo dosega statistično značilno večjo raznolikost začetne populacije ter primerljivo oziroma nekoliko boljšo kakovost končnih rešitev že pri bistveno manjši velikosti populacije, kar je še posebej pomembno za uporabo na mobilnih robotskih platformah z omejenimi računskimi viri.
Ključne besede:	Avtonomno vodena vozila, Avtomatizirana interna logistika, Robot Operating System (ROS 2), Genetski algoritmi, Optimizacija poti
Kraj izida:	Maribor
Leto izida:	2026
PID:	20.500.12556/DKUM-99414
Datum objave v DKUM:	18.09.2026
Število ogledov:	203
Število prenosov:	6
Metapodatki:
Področja:	KTFMB - FS
:	Kopiraj citat

Skupna ocena:	(0 glasov)
Vaša ocena:	Ocenjevanje je dovoljeno samo prijavljenim uporabnikom.
Objavi na:

Postavite miškin kazalec na naslov za izpis povzetka. Klik na naslov izpiše podrobnosti ali sproži prenos.

Licence

Licenca:	CC BY-NC-ND 4.0, Creative Commons Priznanje avtorstva-Nekomercialno-Brez predelav 4.0 Mednarodna

Povezava:	http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/deed.sl
Opis:	Najbolj omejujoča licenca Creative Commons. Uporabniki lahko prenesejo in delijo delo v nekomercialne namene in ga ne smejo uporabiti za nobene druge namene.
Začetek licenciranja:	16.08.2026

Sekundarni jezik

Jezik:	Angleški jezik
Naslov:	Development of an autonomous mobile robotic platform for internal logistics with path optimization based on genetic algorithms
Opis:	In this master's thesis, we first cover the theoretical foundations of autonomous guided vehicles and the algorithms behind their operation, the ROS 2 software environment, and heuristic and metaheuristic methods with an emphasis on genetic algorithms. Based on the theoretical foundation, the design and implementation of an autonomous mobile robotic platform is described, encompassing mechanical construction, the selection and integration of sensor modules, the development of software architecture within the ROS 2 environment, as well as the development of a custom algorithm for path optimization in warehouse environments based on genetic algorithms. The implemented algorithm includes a method of smart initialization based on Hamming distance, aimed at creating a genetically diverse initial population, which reduces the likelihood of premature convergence to a local optimum. Experimental evaluation has shown that, compared to classic random initialization, the proposed method achieves statistically significantly greater diversity in the initial population and comparable or slightly better quality of final solutions even with a much smaller population size, which is especially important for use on mobile robotic platforms with limited computing resources.
Ključne besede:	Autonomous guided vehicles, Automated internal logistics, Robot Operating System (ROS 2), Genetic Algorithms, Path optimization

Komentarji

Dodaj komentar

Za komentiranje se morate prijaviti.

Komentarji (0)

0 - 0 / 0

Ni komentarjev!

Nazaj