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J-GLOBAL ID：201702232633396609   整理番号：17A0054786

生息地モニタリングのための検出自動化における環境探査【Powered by NICT】

Environment Exploration in Sensing Automation for Habitat Monitoring

著者 (5件)： Plonski Patrick A. (University of Minnesota, Minneapolis, MN, USA) ,  Vander Hook Joshua (University of Minnesota, Minneapolis, MN, USA) ,  Peng Cheng (University of Minnesota, Minneapolis, MN, USA) ,  Noori Narges (University of Minnesota, Minneapolis, MN, USA) ,  Isler Volkan (University of Minnesota, Minneapolis, MN, USA)
資料名： IEEE Transactions on Automation Science and Engineering  (IEEE Transactions on Automation Science and Engineering)
巻： 14  号： 1  ページ： 25-38  発行年： 2017年 
JST資料番号： W1406A  ISSN： 1545-5955  CODEN： ITASC7  資料種別： 逐次刊行物 (A)
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： 生息地モニタリング作業の状況における環境探査のためのアルゴリズムを提案した,目的は,自律表面または地上ロボットによる無線標識侵入魚を追跡することである。最初のタスクは正面ソナーからの入力を用いた未知の障害物の周りのナビゲーションである。この能力は,内陸湖のナビゲーションのための重要である,植物及び浅い海岸線は事前にマップが困難である。第二のタスクは,長期運転のためのエネルギーハーベスティングを含んでいる。はエネルギー効率の良いナビゲーションのための用いられる環境の太陽マップを探索する問題を取り上げて論じた。両問題のために,オンラインアルゴリズムを示し,競争分析を用いてそれらの性能を調べた。競争分析では,オンラインアルゴリズムの性能を最適オフラインアルゴリズムと比較した。障害物回避のために,オフラインアルゴリズムは障害物の形状を知っている。太陽探査のために,オフラインアルゴリズムを投影物体の幾何学形状を知っている。太陽探査のための障害物回避とO(logn)競合比のためのO(1)競合比を得るために,ここでnは観察するために臨界点の数である。障害物回避のための戦略は,広範な野外実験により検証し,探査のための戦略をシミュレーションで検証した。Copyright 2017 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： 臨界点 ,  障害物回避 ,  エネルギー効率 ,  ビーコン ,  湖沼 ,  アルゴリズム ,  太陽 ,  海岸線 ,  ソナー ,  *生息場所
準シソーラス用語： 野外実験 ,  競合比 ,  オンラインアルゴリズム ,  エネルギーハーベスティング ,  外来魚 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (3件)： ロボットの運動・制御  (IC04012J) ,  システム設計・解析  (IA02030D) ,  機械の組立  (QC05000F)

タイトルに関連する用語 (5件)： 生息地 ,  モニタリング ,  自動化 ,  環境 ,  探査