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J-GLOBAL ID:202402256067725966   整理番号:24A1919252

Deep Q-Networkとグラフ探索を組み合わせた複数台移動ロボットの経路計画法

A Route Planning Method for Multiple Mobile Robots by Combining Deep Q-Network and Graph Search
著者 (4件):
資料名:
巻: 37  号:ページ: 207-215  発行年: 2024年08月 
JST資料番号: L0070A  ISSN: 1342-5668  資料種別: 逐次刊行物 (A)
記事区分: 原著論文  発行国: 日本 (JPN)  言語: 日本語 (JA)
抄録/ポイント:
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近年,自動化多重移動ロボットが荷物輸送のために導入され,工場で最終製品を検査し,人手不足の負担を軽減している。移動ロボットに人間オペレータのような柔軟な意思決定を行う自律システムを開発する必要である。深層強化学習とグラフ探索法を組み合わせた経路計画法を提案した。提案方法において,経路選定をまず第一にグラフ探索アルゴリズムと深いQネットワーク(DQN)によって決定した。衝突を避けるために深層強化学習法を用いた。提案方法を多数のドローン経路計画問題に適用した。その結果,ドローン間の衝突を避けながら目的地に到達できる準最適経路探索が得られた。これらの結果は,多次元状態を処理できるDQNを用いて,3次元環境における経路計画問題を成功裏に解くことができることを示唆している。筆者らは,計算実験を通して部分観測による経路計画の有用性を検証するために,全体観測及び部分観測範囲双方に対してDQNを用いた衝突回避のための学習モデルを生成した。(翻訳著者抄録)
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分類 (1件):
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ロボットの運動・制御 
引用文献 (14件):
  • [1] K. A. Dowsland and A. M. Greaves: Collision avoidance in bi-directional AGV systems; The Journal of the Operational Research Society, Vol. 45, No. 7, pp. 817-826 (1994)
  • [2] J. Santos, P. M. Rebelo, L. F. Rocha, P. Costa and G. Veiga: A* based routing and scheduling modules for multiple AGVs in an industrial scenario; Robotics, Vol. 10, No. 2, Article No. 72 (2021)
  • [3] M. Dotoli and M. P. Fanti: Coloured timed Petri Net model for real-time control of automated guided vehicle systems; International Journal of Production Research, Vol. 42, No. 9, pp. 1787-1814 (2004)
  • [4] H. Hu, X. Yang, S. Xiao and F. Wang: Anti-conflict AGV path planning in automated container terminals based on multi-agent reinforcement learning; International Journal of Production Research, Vol. 61, No. 1, pp. 65-80 (2023)
  • [5] M. Ando, T. Nishi, M. Konishi and J. Imai: An autonomous distributed route planning method for multiple mobile robots; Transactions of the Society of Instrument and Control Engineers, Vol. 39, pp. 759-766 (2003)
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