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J-GLOBAL ID：201702228777736494   整理番号：17A0942916

最適化ポテンシャル場法を用いたロボットスウォームの適応編隊制御【Powered by NICT】

Adaptive formation control of robot swarms using optimized potential field method

著者 (3件)： Elkilany Basma Gh. (Mechatronics and Robotics Engineering Department, School of Innovative Design Engineering, Egypt-Japan University of Science and Technology (E-JUST) New Borg Al-Arab city, Alexandria, Egypt) ,  Abouelsoud A. A. (Mechatronics and Robotics Engineering Department, School of Innovative Design Engineering, Egypt-Japan University of Science and Technology (E-JUST) New Borg Al-Arab city, Alexandria, Egypt) ,  Fathelbab Ahmed M.R. (Mechatronics and Robotics Engineering Department, School of Innovative Design Engineering, Egypt-Japan University of Science and Technology (E-JUST) New Borg Al-Arab city, Alexandria, Egypt)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2017  号： ICIT  ページ： 721-725  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： ロボット群は森林火災検出,探索と救出ミッションなどの多くの応用で広く用いられている。ロボットの群れは,衝突なしに一緒に移動し,障害物を回避するために考えられているそのターゲットタスクを実施した。ロボット群の編隊制御では,群ロボット目標を達成するために必要である。本論文では,ポテンシャル場法に基づくロボット群のための適応編隊制御アルゴリズムを提案した。アルゴリズムは三つのタスクを,特に形成におけるロボット群を維持し,環境における障害物との衝突を回避し,一定の軌跡を追跡した。人工神経回路網を用いて,アルゴリズムの性能を改善した。ネットワークは各層の重みがポテンシャル場パラメータを最適化した。MATLABによるシミュレーションにより,提案した適応編隊制御アルゴリズムを検証するために実施される。結果はロボットの群れは,形成を維持し,軌道と[1]で時間と比較して障害物を回避した後再び改革に少ない時間を追跡する時間が少ない時間を要することを示した。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： 軌跡 ,  *ロボット ,  *最適化 ,  ニューラルネットワーク ,  山火事 ,  ネットワーク ,  救助 ,  アルゴリズム ,  マルチロボット
準シソーラス用語： MATLAB ,  制御アルゴリズム ,  *編隊 ,  *編隊制御 ,  *ポテンシャル場 , 【Automatic Indexing@JST】

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

タイトルに関連する用語 (6件)： 最適化 ,  ポテンシャル場 ,  ロボット ,  スウォーム ,  適応 ,  編隊制御