文献

J-GLOBAL ID：201702235937574053   整理番号：17A0379857

確率分布モデルを用いたUCTによる探索と追跡協調ターゲット【Powered by NICT】

Cooperative target searching and tracking via UCT with probability distribution model

著者 (6件)： Qin Ruoxi (School of Automation Science and Electrical Engineering, Beihang University, Beijing, China) ,  Wang Tian (School of Automation Science and Electrical Engineering, Beihang University, Beijing, China) ,  Jiang Haotian (School of Automation Science and Electrical Engineering, Beihang University, Beijing, China) ,  Yan Qianhong (School of Automation Science and Electrical Engineering, Beihang University, Beijing, China) ,  Wang Weikang (School of Automation Science and Electrical Engineering, Beihang University, Beijing, China) ,  Snoussi Hichem (Institute Charles Delaunay-LM2S-UMR STMR 6279 CNRS, University of Technology of Troyes, France)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2016  号： DSP  ページ： 560-564  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： 無人機(UAV)蓄電池寿命と安定性は開発として,複数U AVは中断されない巡視と安全でより多くの応用を持っている。U AVの探索,追跡と軌道計画が重要な課題となっている。無人機(UAV)の追跡と探索に使用されるオンライン分散アルゴリズムを提案し,限られた電力の下で再充電するU AVの実用的必要性を考慮した。は部分的に観測可能な目標位置を記述する量子確率モデルを提案し,このモデルに基づいて最良探索と追跡経路を見出すために上部信頼(UCT)アルゴリズムを用いた。は,分散強化学習における非定常問題を取り扱うためにチームメイト学習モデルを導入した。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： 分散強化 ,  分散アルゴリズム ,  二次電池 ,  学習 ,  確率モデル ,  電力 ,  *確率分布 ,  アルゴリズム ,  学習モデル ,  無人機
準シソーラス用語： 非定常性 ,  目標位置 ,  再充電 ,  オンライン ,  軌道計画 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： 操縦・制御系統  (QK05020Z) ,  ロボットの運動・制御  (IC04012J)

タイトルに関連する用語 (6件)： 確率分布 ,  モデル ,  探索 ,  追跡 ,  協調 ,  ターゲット