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      Path-smoothing for a robot arm manipulator using a Gaussian process

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      https://www.riss.kr/link?id=A101719427

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      In this paper, we present a path-smoothing algorithm for a robot arm manipulator that finds the path using a joint space-based rapidly-exploring random tree. Unlike other smoothing algorithms which require complex mathematical computation, the proposed path-smoothing algorithm is done using a Gaussian process. To find the optimal hyperparameters of the Gaussian process, we use differential evolution hybridized with opposition-based learning. The simulation result indicates that the Gaussian process whose hyperparameters were optimized by hybrid differential evolution successfully smoothed the path generated by the joint space-based rapidly-exploring random tree.
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      In this paper, we present a path-smoothing algorithm for a robot arm manipulator that finds the path using a joint space-based rapidly-exploring random tree. Unlike other smoothing algorithms which require complex mathematical computation, the propose...

      In this paper, we present a path-smoothing algorithm for a robot arm manipulator that finds the path using a joint space-based rapidly-exploring random tree. Unlike other smoothing algorithms which require complex mathematical computation, the proposed path-smoothing algorithm is done using a Gaussian process. To find the optimal hyperparameters of the Gaussian process, we use differential evolution hybridized with opposition-based learning. The simulation result indicates that the Gaussian process whose hyperparameters were optimized by hybrid differential evolution successfully smoothed the path generated by the joint space-based rapidly-exploring random tree.

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      목차 (Table of Contents)

      • Abstract
      • I. INTRODUCTION
      • II. FUMDAMENTALS
      • III. PROPOSED ALGORITHM
      • IV. SIMULATION
      • Abstract
      • I. INTRODUCTION
      • II. FUMDAMENTALS
      • III. PROPOSED ALGORITHM
      • IV. SIMULATION
      • V. CONCLUSION
      • REFERENCES
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