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J-GLOBAL ID:201702224479265230   整理番号:17A1726872

最適経路計画のためのAUV運転特性のデータ駆動型学習とモデル化【Powered by NICT】

Data-driven learning and modeling of AUV operational characteristics for optimal path planning
著者 (10件):
資料名:
巻: 2017  号: OCEANS  ページ: 1-5  発行年: 2017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:
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自律水中車両(AUV)は,市販の,環境および防衛産業におけるミッションの挑戦的セットを実行するために使用されている。これらのミッションのサービスにおけるAUVに利用可能な資源はその局所環境の限られた電源と搭載センシングを典型的にした。最適経路計画は,これらのAUVがその電力予算内で長航続時間飛行ミッションを成功裡に完遂する機会を最大にするために必要である。最近水を通した特定速度で動的な海洋環境を横断するに必要なAUVミッション時間を最小化するために開発した時間最適経路計画。多くのミッションでは,AUVが固定プロペラ速度で作動しているので時間最小化が適切である。しかし,AUVの究極限界制約は,車載電源,ミッション時間よりもむしろであることが多い。ミッション時間と電力間の経験的または理論的関係を経路計画における電力使用量を推定するために適用することができたが,AUVの有効電力の利用と可用性は,ミッションへのミッションを変化し,複数の因子の結果,車両浮力,電池充電サイクル,フィン配置,および水型または品質を含む。本研究では,著者らは,ミッション計画に組み込むことができるように電力予算のミッションへのミッション変動を学習するために種々の条件で二中規模AUV運転から収集したデータを用いた。Copyright 2017 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All Rights reserved. Translated from English into Japanese by JST【Powered by NICT】
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分類 (1件):
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海洋開発用機器 
タイトルに関連する用語 (5件):
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