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J-GLOBAL ID：201702214603254258   整理番号：17A0214465

マニピュレータ運動計画のための障害物空間モデリングと移動ウィンドウのRRT【Powered by NICT】

Obstacle space modeling and moving-window RRT for manipulator motion planning

著者 (5件)： Yu Xiaojing (School of Mechanical Science and Engineering, Huazhong University of Science and Technology, Wuhan, Hubei Province, China) ,  Tang Xiaoqi (School of Mechanical Science and Engineering, Huazhong University of Science and Technology, Wuhan, Hubei Province, China) ,  Ye Bosheng (School of Mechanical Science and Engineering, Huazhong University of Science and Technology, Wuhan, Hubei Province, China) ,  Song Bao (School of Mechanical Science and Engineering, Huazhong University of Science and Technology, Wuhan, Hubei Province, China) ,  Zhou Xiangdong (School of Mechanical Science and Engineering, Huazhong University of Science and Technology, Wuhan, Hubei Province, China)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2016  号： IEEE ICIA 2016  ページ： 539-544  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： 雑然とした作業空間におけるマニピュレータピックアンドプレース操作のための提示した高速運動プランナ。プランナは,計算効率を高めるために提案されている二subalgorithmsから構成されている。最初に,障害物空間からの境界表面の離散化と抽出に基づく,迅速衝突チェックを実施するために導入した新しい障害物空間モデリング法。第二に,移動窓急速探索ランダム木と名付けられた一つの最適経路探索subalgorithmを提示した。移動窓片側Gaussランダムサンプリング戦略は異なった環境における目標状態への高速収束のための使用されている。最後に,提案したモーションプランナは,PUMA560ロボットマニピュレータに関するシミュレーションを行った。シミュレーション結果は,提案した方法が実時間運動計画を可能にし,簡便に実現できることを実証した。より重要なことは,従来の方法と比較して,開発した方法は,障害物空間モデルのための貯蔵空間を必要とし,各セグメント化経路のための急速に衝突をチェックするために1回だけ実行する。に加えて,経路探索における安定した性能は,運動計画のためのより高いロバスト性を提供する。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： 無作為抽出 ,  作業空間 ,  セグメンテーション ,  界面 ,  高速度 ,  経路探索 ,  ロバスト性 ,  *マニピュレータ
準シソーラス用語： ロボットマニピュレータ ,  離散化 ,  計算効率 ,  プランナ ,  *移動ウィンドウ ,  *空間モデル ,  *運動計画 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： ロボットの運動・制御  (IC04012J)

タイトルに関連する用語 (5件)： マニピュレータ ,  運動計画 ,  障害物 ,  空間モデリング ,  移動ウィンドウ