文献

J-GLOBAL ID：201702242148043620   整理番号：17A1271750

GPU上での多目的探索による実時間確率kinodynamic運動計画【Powered by NICT】

Real-time stochastic kinodynamic motion planning via multiobjective search on GPUs

著者 (4件)： Ichter Brian (Department of Aeronautics and Astronautics, Stanford University) ,  Schmerling Edward (Institute for Computational and Mathematical Engineering, Stanford University, Stanford, CA 94305) ,  Agha-mohammadi Ali-akbar (Jet Propulsion Laboratory, California Institute of Technology, Pasadena, CA 91109) ,  Pavone Marco (Department of Aeronautics and Astronautics, Stanford University)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2017  号： ICRA  ページ： 5019-5026  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： 本論文では,確率的kinodynamic運動計画問題を解決するためのポンプ(並列不確定さ認識多目的計画)アルゴリズムを提案した,衝突確率(CP)の制約を受ける低コスト,動的に実現可能な運動計画しようとした。候補運動計画(性能と安全性の競合する目的をトレードオフするのに必要な)の徹底的な評価を保証するために,ポンプが問題のパレートフロント,最適化目的のための会計とCPの近似を構築するインクリメンタル。超並列多目的探索により行い,ここでGPUに焦点を当てて実行した。探査相の終了時に,ポンプはCP制約(漸近的に正確な推定量による)を満足させるために認証であることが最も低いコスト解を同定するための運動計画のPareto集合を探索する。,効率的なGPU実装のために設計された,新しい粒子ベースのCP近似法軌道実行の歴史上の依存性を説明することを導入した。ポンプは~100msにおける解を同定し,その探査相の経過を通して上の十万部分計画を評価するが,クワッドローター計画のための数値実験を提示した。結果は,この多目的探索は,より低い運動計画コストを達成し,同じCP制約,安全バッファ探索ヒューリスティックスおよび反復RRT試験に比較してことを示した。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： 推定量 ,  *アルゴリズム ,  発見的方法 ,  最適化 ,  近似法 ,  超並列処理 ,  不確実性 ,  安全性
準シソーラス用語： 数値実験 ,  クワッドローター ,  パレートセット ,  パレートフロント ,  衝突確率 ,  *運動計画 ,  実時間 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 専用演算制御装置  (JC04030Y)

タイトルに関連する用語 (5件)： GPU ,  探索 ,  実時間 ,  確率 ,  運動計画