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J-GLOBAL ID：201702239698662247   整理番号：17A1555641

構造化環境における自律地上車両運転のための軌道計画【Powered by NICT】

Trajectory Planning for Autonomous Ground Vehicles Driving in Structured Environments

著者 (5件)： Li Chao ,  Li Xiaohui ,  Li Junxiang ,  Zhu Qi ,  Dai Bin
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2017  号： IHMSC  ページ： 41-46  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： 構造化環境での無人搬送車(AGV)のための軌道計画の問題を解決するために,道路モデルに基づく運動学的に実行可能な軌道計画手法を提案した。道路上の障害物回避に対処するために,著者らは,効率的な経路生成法を開発し,開始と終了点境界の制約を満たす連続曲率経路のセットを生成するために区分的螺旋曲線を用いた。提案した最適化関数に基づいて,最適経路を選択した。モデルベース予測軌道プランナと比較して,本論文で提案した方法は遅い収束または全く実現可能な解の問題を効果的に避けることができる。実験結果は,提案された方法はモデルベース予測軌道計画の利点のほとんどを保持していただけでなく,実時間要求に適合する計算の複雑さを低減することを示した。生成された経路の曲率が連続的で,自動車の実際の制御に適している。シミュレーション結果は,提案した方法は,参照経路を追跡円滑かつ静的障害物を回避できることを示した。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： 障害物回避 ,  シミュレーション ,  最適航路 ,  無人搬送車 ,  *構造形成 ,  予測 ,  道路 ,  計算量 ,  曲率 ,  モデル ,  自動車 ,  最適化
準シソーラス用語： モデルベース ,  経路生成 ,  *軌道計画 , 【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)： 構造化 ,  環境 ,  自律 ,  地上 ,  軌道計画