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J-GLOBAL ID:202202228886184918   整理番号:22A1066754

移動センシングクラスタにおけるノイズ環境下識別不可イベント探索方式

著者 (6件):
資料名:
巻: 2022  号: DPS-190  ページ: Vol.2022-DPS-190,No.33,1-9 (WEB ONLY)  発行年: 2022年03月03日 
JST資料番号: U0451A  資料種別: 会議録 (C)
記事区分: 原著論文  発行国: 日本 (JPN)  言語: 日本語 (JA)
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近年,ロボットやUAVなどの自律移動体を探索作業へ適用する検討が進められている.このような自律移動体を用いた発生位置や数が不明である未知イベントの探索と処理を行う場合,自律移動体はイベントから発せられる物理情報をセンシングすることで探索を行い,その後イベントに対する能動的処理を行うことが求められる.実環境では,物理情報のセンシングの際,自然現象から発生する物理情報(温度など)に代表されるように物理情報から個別のイベントを識別することが困難であるケースが想定される.我々は,このような多地点のイベントからの物理情報が複合され個別識別ができないイベントの探索を,動的に多群構成して同時並列群探索を可能とするミュータント型移動センシングクラスタを提案している.ミュータント型移動センシングクラスタでは,移動体の一部を突然変異させミュータントとし,群から離反して探索させることで複数群分離を促し並列性の高い探索と処理を実現する.しかし,ミュータント型移動センシングクラスタはノイズ環境下のイベントからの物理情報のランダム変動を考慮していないため,ノイズ環境下では群分離が機能不全となる.本稿では,ノイズ環境下で円滑な多群構成を実現するため,ミュータントが離反する際に通常移動体を同行させ,ミュータントと同行移動体を群として探索させることで物理情報のランダム変動に耐性を持たせる群ミュータント型移動センシングクラスタ方式を提案し評価・考察を行う.(著者抄録)
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分類 (2件):
分類
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人工知能  ,  その他のオペレーションズリサーチの手法 
引用文献 (10件):
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