@Article{, title={Smoothed Artificial Potential Field (APF) Via Points Path Planning Algorithm Based On PSO}, author={Firas A. Raheema فراس رحيم and Mustafa M.Badr مصطفى محمد بدر}, journal={AL-yarmouk Journal مجلة اليرموك}, volume={11 th year}, number={1}, pages={89-104}, year={2019}, abstract={Finding the path planning solution considered as one of the most important aspects in the navigation of the robot, involving one of the optimization methods is the most successful way to get the best path. This paper proposed a mixing approach for robot path planning, by applying modified Artificial Potential Field (APF) to find accepted path then applying particle swarm optimization (PSO) to find the best coordinate locations for the intermediate points that chosen from the original APF path, in order to make an iteratively enhancement till reaching the shortest path. This approach has been tested in two cases, first in case of mass point and second in case of two-link robot arm. The results clearly show the effectiveness and strength where the path length cost minimized from 10.8519m to 10.2144m after optimization, which is represent the best solution for the tested environment.

ايجاد حل خوارزمية تخطيط المسار تعتبر واحدة من اهم الجوانب المهمة في ملاحة الروبوت. والتي يجب ان تتضمن واحدة من تقنيات ايجاد الحلول المثلى لايجاد افضل مسار. هذا البحث يقترح طريقة دمج لتخطيط مسار الروبوت، بتطبيق نظرية مجال الجهد الصناعي المعدلة لايجاد مسار مقبول بعد ذلك تطبيق تقنية سرب الجزيئات لايجاد الحلول المثلى لايجاد افضل احداثيات المواقع للنقاط المختارة من المسار الاصلي الناتج من نظرية مجال الجهد الصناعي، لكي يتم تحسين المسار بشكل تكراري للوصول لافضل واقصر مسار. هذه الطريقة تم اختبارها بدراستين، الاولى بتطبيقها على الروبوت النقطة، الثانية على روبوت ثنائي الاذرع. النتائج تظهر بوضوح كفائة وقوة الطريقة المتبعة حيث ان طول المسار تم تغييره وجعلها افضل وتحسن من حيث قصر الطول من 10.8519 متر الى 10.2144 متر بعد تطبيق نظرية ايجاد الحلول المثلى والتي تمثل افضل حل للبيئة المختبرة.} }