Intelligent Travel Planning System based on A-star Algorithm

Zhou, Yicheng; Cheng, Xiaoyu; Lou, Xingyu; Fang, Zhou; Ren, Jialu

doi:10.1109/itnec48623.2020.9085072

Cited by 13 publications

(5 citation statements)

References 1 publication

Supporting

Mentioning

Contrasting

Unclassified

Order By: Relevance

“…A* works by focusing its search on the most advantageous options in order to save the most calculation time possible [34]. As artificial intelligence has advanced, it has been improved and tailored for use in a range of applications, including robot route planning, smart transportation, urban planning, graph theory, automatic control and gaming industry [35][36][37][38].…”

Section: Robots Routing and Path Planning Literature Reviewmentioning

confidence: 99%

Collision Avoidance and Routing based on Location Access (CARLA) of mobile robots

El-sayyad,

Saleh,

Ali

et al. 2023

Preprint

View full text Add to dashboard Cite

In this paper, a novel robotic system methodology known as Collision Avoidance and Routing based on Location Access (CARLA) is proposed. It is intended for use in environments like hospitals or crisis situations where quick action and the preservation of human life are crucial, and when the primary actuator is to protect the lives of healthcare workers and to prevent the high potential for viral transmission among patients, such as in COVID-19 isolation hospitals. Our framework is primarily concerned with accuracy and quick responses. E.g. delivering tools or items in a specific district while avoiding collisions with other robots or any surrounding obstacles. The suggested CARLA can also be used for a variety of related applications, including those found in factories, warehouses, and any other situation where mobile robots must be chosen and routed using a distant centralized control. The Robot Knowledge Module (RKM), Robot Selection Module (RSM), and Route Reservation Module (RRM) are the three core modules that make up the proposed framework, which will be explained in detail throughout the paper. In comparison to conventional techniques used in similar situations, the simulation results using the suggested framework demonstrate the flexible and effective mobility of the robots in terms of the robots' path computation time and the request's success rate without collision.

show abstract

Section: Robots Routing and Path Planning Literature Reviewmentioning

confidence: 99%

Collision Avoidance and Routing based on Location Access (CARLA) of mobile robots

El-sayyad,

Saleh,

Ali

et al. 2023

Preprint

View full text Add to dashboard Cite

show abstract

“…Bast et al surveyed recent advances in algorithms for path planning in transportation networks [15]. Zhou et al constructed an intelligent planning system for travel between cities based on the A-star algorithm [16]. Chen et al proposed a weather path planning method based on the improved A-star algorithm; they reserved 5 search out-degree directions according to the starting point and the target point with a straight line and measure the angle α between the line and the true north direction [17].…”

Section: Related Workmentioning

confidence: 99%

“…e searching process of the improved A-star algorithm is shown in Figures 13-15. e searching process of the traditional A-star algorithm and genetic algorithm is shown in Figures [16][17][18] e results of path planning from Madrid to Cairo are shown in Table 6 and Figure 19.…”

Section: Current Pointmentioning

confidence: 99%

Volcanic Ash Region Path Planning Based on Improved A-Star Algorithm

Zhang

Meng

et al. 2022

Journal of Advanced Transportation

View full text Add to dashboard Cite

In civil aviation flight path planning, in order to effectively reduce the safety threat caused by the volcanic ash area to the civil aviation flight, factors such as the speed and acceleration of the aircraft in the volcanic ash area must be considered. In this paper, we propose an improved A-star algorithm by adopting the concept of potential collision set and using the velocity vector idea of optimal reciprocal collision avoidance (ORCA). The improved A-star algorithm selects the optimal speed range of the aircraft from the limited elements, obtains the speed and acceleration set of the aircraft in the volcanic ash area, calculates the flight path through the displacement increment, continuously refreshes the global starting point to the target point, and finally obtains the final path planning results by calculating the total cost value. The improved A-star algorithm is used to plan two flight paths from Madrid to Cairo and Algiers to Rome in volcanic ash areas. The verification results show that the improved A-star algorithm optimizes the flight path planning in the volcanic ash area and has the advantages of less search nodes, a small search range, and short computing time.

show abstract

“…Ở nghiên cứu [18], tác giả đánh giá rằng những thuật toán lập lộ trình trước đây có một số hạn chế như không có khả năng tích hợp nhiều chế độ, không xem xét đến nhu cầu của từng nhóm người và phương tiện sử dụng của du khách trong quá trình thăm quan. Để khắc phục những hạn chế đó, các tác giả xây dựng một thuật toán mới dựa trên thuật toán A-start [19].…”

Section: Giới Thiệuunclassified

Thuật Toán Tự Động Lập Lộ Trình Ứng Dụng Trong Hệ Thống Du Lịch Thông Minh Đa Nền Tảng Tỉnh Thái Nguyên

Vinh¹,

Công²,

Khanh³

et al. 2022

TNUJST

View full text Add to dashboard Cite

Trong hệ thống du lịch thông minh, lập lộ trình tự động là một trong những chức năng phức tạp nhưng rất quan trọng và cần thiết cho du khách trước và trong hành trình thăm quan của mình. Chức năng này không chỉ yêu cầu tạo ra phương án lộ trình phù hợp với điều kiện của du khách một cách nhanh chóng, mà còn phải tối ưu về thời gian thăm quan và hiệu quả kinh tế. Trong bài báo này, chúng tôi trình bày một thuật toán lập lộ trình tự động mới dựa trên ý tưởng của bài toán lập lịch TSP (Traveling Salesman Problem) và bổ sung tham số về thời gian du lịch hợp lý, được gọi là TPA (Travel Planning Algorithm). Thuật toán TPA được cài đặt trong hệ thống du lịch thông minh đa nền tảng của tỉnh Thái Nguyên. Dựa vào điểm du lịch được gợi ý trong quá trình lựa chọn điểm thăm quan của du khách, thuật toán TPA hoạt động ổn định và lập được lộ trình du lịch tốt hơn so với chức năng lập lộ trình trong hệ thống du lịch thông minh của TripHunter và Tập đoàn bưu chính viễn thông Việt Nam (VNPT).

show abstract

Intelligent Travel Planning System based on A-star Algorithm

Cited by 13 publications

References 1 publication

Collision Avoidance and Routing based on Location Access (CARLA) of mobile robots

Collision Avoidance and Routing based on Location Access (CARLA) of mobile robots

Volcanic Ash Region Path Planning Based on Improved A-Star Algorithm

Thuật Toán Tự Động Lập Lộ Trình Ứng Dụng Trong Hệ Thống Du Lịch Thông Minh Đa Nền Tảng Tỉnh Thái Nguyên

Contact Info

Product

Resources

About