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J-GLOBAL ID：201702210520868514   整理番号：17A1568162

確率的可到達集合に基づくポテンシャル場を用いたハイブリッド動的移動障害物回避【Powered by NICT】

Hybrid Dynamic Moving Obstacle Avoidance Using a Stochastic Reachable Set-Based Potential Field

著者 (5件)： Malone Nick (Tau Technologies, Albuquerque, NM, USA) ,  Chiang Hao-Tien (Department of Computer Science, University of New Mexico, Albuquerque, NM, USA) ,  Lesser Kendra (Verus Research, Albuquerque, NM, USA) ,  Oishi Meeko (Department of Electrical and Computer Engineering, University of New Mexico, Albuquerque, NM, USA) ,  Tapia Lydia (Department of Computer Science, University of New Mexico, Albuquerque, NM, USA)
資料名： IEEE Transactions on Robotics  (IEEE Transactions on Robotics)
巻： 33  号： 5  ページ： 1124-1138  発行年： 2017年 
JST資料番号： B0936C  ISSN： 1552-3098  CODEN： ITREAE  資料種別： 逐次刊行物 (A)
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： 不確実で動的な環境における自律ロボットのための主要な課題の一つは,衝突回避経路計画と実行である。ハイブリッド動的障害物は,障害物は警告なしに動力学を変化させ,潜在的に経路を無効にできるとしても大きな課題を提示した。実行時に低コストのために高度に動的な環境における成功した経路計画における大きな可能性を示している人工ポテンシャル場(APF)をベースにした技術。実行計画のためのAPFのフレームワークを利用するが,移動障害物の正確なポテンシャル場を生成するために,確率的可到達(SR),形式的検証法利用する。少数SRセットの事前に計算し,オンライン経路計画のための障害物の確率論的運動を表すポテンシャル場を生成した。著者らの方法は革新的であり,障害物の数に合わせて大きさを,衝突せず,目標を達するの比較的高い確率を維持し,他の伝統的なGauss APF法と比較した。ここでは,900までのハイブリッド動的障害物の方法を示し,ホロノミックの場合には最大60%,一輪車の場合で20%まで従来のGauss APF法より優れていることを示した。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： 不確実性 ,  自律ロボット ,  確率論 ,  衝突回避 ,  *障害物回避 ,  経路探索
準シソーラス用語： オンライン ,  *移動障害物 ,  人工ポテンシャル場 ,  *ポテンシャル場 , 【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)： 確率 ,  可到達 ,  集合 ,  ポテンシャル場 ,  障害物回避