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J-GLOBAL ID：201702226988205802   整理番号：17A1389478

多目的パーティクルスワーム最適化に基づく移動ロボットのための階層的大域的経路計画法【Powered by NICT】

A hierarchical global path planning approach for mobile robots based on multi-objective particle swarm optimization

著者 (6件)： Mac Thi Thoa (Department of Electrical Energy, Systems and Automation, Ghent University, Technologiepark 914, 9052 Zwijnaarde, Belgium) ,  Mac Thi Thoa (School of Mechanical Engineering, Hanoi University of Science and Technology, Dai Co Viet Street 1, Hanoi, Vietnam) ,  Copot Cosmin (Department of Electrical Energy, Systems and Automation, Ghent University, Technologiepark 914, 9052 Zwijnaarde, Belgium) ,  Copot Cosmin (Op3Mech, University of Antwerp, Salesianenlaan 90, B-2660 Antwerp, Belgium) ,  Tran Duc Trung (School of Mechanical Engineering, Hanoi University of Science and Technology, Dai Co Viet Street 1, Hanoi, Vietnam) ,  Keyser Robin De (Department of Electrical Energy, Systems and Automation, Ghent University, Technologiepark 914, 9052 Zwijnaarde, Belgium)
資料名： Applied Soft Computing  (Applied Soft Computing)
巻： 59  ページ： 68-76  発行年： 2017年 
JST資料番号： W2175A  ISSN： 1568-4946  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： オランダ (NLD)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 本論文では,乱雑な環境における移動ロボットのための新しい階層的大域経路計画手法を提案した。この手法は実行可能で,安全で最適な経路を得るために三レベル構造を持っている。第一レベルでは,三角分解法を用いて,ロボットの幾何学的自由配置空間を早急に確立するである。第二レベルでは,Dijkstraのアルゴリズムは,次のレベルの入力基準として用い無衝突経路を見出すために適用した。最後に,Pareto支配原理に基づく加速更新法と制約付き多目的粒子群最適化と呼ばれる提案された粒子群最適化は,経路長を最小化し,経路平滑性を最大にすることに焦点を合わせた全体的最適経路を生成するために使用される。本研究の寄与はにおける構成されている。(i)新しい最適階層的大域的経路の開発は,クラッタ環境中を移動する移動ロボットのための計画アプローチ(ii)Pareto支配原理に基づく加速更新方法論と提案された粒子群最適化の開発は,ロボット経路計画問題を解くための(iii)計算効率で物理的ロボットシステムの限界を考慮した経路長と経路平滑性の観点における最適地球ロボット経路。種々のタイプの環境でのシミュレーション結果は,階層的アプローチの優位性を説明するために行った。Copyright 2017 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【Powered by NICT】

シソーラス用語： *経路探索 ,  最適航路 ,  *ロボット ,  クラッタ ,  シミュレーション ,  安全性 ,  アルゴリズム ,  *移動ロボット ,  *最適化 ,  平滑度 ,  分割法
準シソーラス用語： 計算効率 ,  経路長 ,  コンフィギュレーション空間 ,  *粒子群最適化 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (6件)： PSO(粒子群最適化) ,  多目的最適化 ,  パレートフロント ,  制約最適化 ,  移動ロボット ,  最適経路計画

分類 (2件)： ロボットの運動・制御  (IC04012J) ,  人工知能  (JE08000Z)

タイトルに関連する用語 (3件)： パーティクルスワーム最適化 ,  ロボット ,  経路計画法