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J-GLOBAL ID：201602288277982325   整理番号：16A1030906

移動ロボットのための人工蜂コロニーアルゴリズムに基づく最適ナビゲーション経路の改善【Powered by NICT】

Improved artificial bee colony algorithm based optimal navigation path for mobile robot

著者 (4件)： Shengjun Wen (School of Electrical and Information Engineering, Zhongyuan University of Technology, Zhengzhou 450007, China) ,  Juan Xia (School of Electrical and Information Engineering, Zhongyuan University of Technology, Zhengzhou 450007, China) ,  Rongxiang Gao (School of Electrical and Information Engineering, Zhongyuan University of Technology, Zhengzhou 450007, China) ,  Dongyun Wang (School of Electrical and Information Engineering, Zhongyuan University of Technology, Zhengzhou 450007, China)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2016  号： WCICA  ページ： 2928-2933  発行年： 2016年 
JST資料番号： W2441A  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 移動ロボットに経路最適化問題を考慮して,NAOロボットに基づく実験プラットフォームは,ナビゲーションマップを構築し,未知環境下での最適経路を得るために構築した。同時位置決めおよびマッピング(SLAM)理論に基づいて,NAOロボットのソナーセンサはロボットと障害物間のロボットとエンドランドマーク間の距離を検出するために採用した。K平均アルゴリズムを用いて障害物を分類し,正確な距離を計算し,ソナーセンサとカメラを障害物とランドマークを識別するために使用した。を採用したロボットのナビゲーションマップを構築するためにQ学習アルゴリズム。その後,双方向並列探索戦略と模擬アニーリングアルゴリズムは,従来の人工的ミツバチコロニーアルゴリズムを改善するために提案した,改良された人工ハチコロニーアルゴリズムは,地図ナビゲーションにおける最適経路を見つけるために導入した。最後に,実験結果は,ロボットが障害物を回避ランドマークから最適経路を見つけることができる基づいて構築ナビゲーションマップとより速い収束速度は改善された人工的ミツバチコロニーアルゴリズムによって得ることができることを示した。Copyright 2016 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All Rights reserved. Translated from English into Japanese by JST【Powered by NICT】

シソーラス用語： 最適航路 ,  カメラ ,  シミュレーテッドアニーリング ,  位置決め ,  *ロボット ,  *移動ロボット ,  *アルゴリズム
準シソーラス用語： 収束速度 ,  探索戦略 ,  Q学習 ,  ランドマーク ,  SLAM ,  未知環境 ,  経路最適化 ,  *人工ハチコロニーアルゴリズム , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： ロボットの運動・制御  (IC04012J) ,  ロボットの設計・製造・構造要素  (IC04013A)

タイトルに関連する用語 (4件)： ロボット ,  人工蜂コロニーアルゴリズム ,  ナビゲーション ,  経路