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J-GLOBAL ID：202202266704045334 整理番号：22A1181041

リジョイントと障害物融合パラダイムによる深層学習ベース完全カバレッジ経路計画【JST・京大機械翻訳】

Deep Learning-Based Complete Coverage Path Planning With Re-Joint and Obstacle Fusion Paradigm

著者 (4件)：

Lei Tingjun

(1Department of Electrical and Computer Engineering, Mississippi State University, Mississippi State, MS, United States)

Luo Chaomin

(1Department of Electrical and Computer Engineering, Mississippi State University, Mississippi State, MS, United States)

Jan Gene Eu

(2Department of Electrical Engineering, National Taipei University, and Tainan National University of the Arts, Taipei, Taiwan)

Bi Zhuming

(3Department of Civil and Mechanical Engineering, Purdue University Fort Wayne, Fort Wayne, IN, United States)

資料名：

Frontiers in Robotics and AI (Web) (Frontiers in Robotics and AI (Web))

巻： 9 ページ： 843816 発行年： 2022年
JST資料番号： U7099A ISSN： 2296-9144 資料種別：逐次刊行物 (A)
記事区分：原著論文発行国：スイス (CHE) 言語：英語 (EN)

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