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J-GLOBAL ID：201702268766649351   整理番号：17A1712482

よりエネルギー効率の良い無人航空機軌跡のための機械学習を用いた2層障害物衝突回避【Powered by NICT】

Two-layer obstacle collision avoidance with machine learning for more energy-efficient unmanned aircraft trajectories

著者 (3件)： Choi Youngjun (Georgia Institute of Technology, Atlanta, GA, 30332-0150, United States) ,  Jimenez Hernando (Georgia Institute of Technology, Atlanta, GA, 30332-0150, United States) ,  Mavris Dimitri N. (Georgia Institute of Technology, Atlanta, GA, 30332-0150, United States)
資料名： Robotics and Autonomous Systems  (Robotics and Autonomous Systems)
巻： 98  ページ： 158-173  発行年： 2017年 
JST資料番号： C0133C  ISSN： 0921-8890  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,最小の努力で複数の障害物を避けるために無人航空機システムを可能にする新しい二層障害物回避アルゴリズムを提案した。アルゴリズムは航空機搭載センサから障害物情報に基づくクラスタリング技術に起因する障害の数を同定し,潜在的脅威を特定する大域的経路最適化を含んでいる。局所経路軌跡最適化は近似動力学,車両制約,および大域的経路最適化の結果から生じる多相最適軌道に基づくモデル予測制御構造を採用している。数値飛行シミュレーションが通常の単層障害物回避アルゴリズムと二層障害物回避アルゴリズムを用いて行った。数値シミュレーションの結果は,無人機が複数の障害物に遭遇した際に提案した二層最適障害物回避アルゴリズムはよりエネルギー効率の良い回避軌道を生成することを示した。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： 最適化 ,  障害物回避 ,  *無人機 ,  *軌跡 ,  *エネルギー効率 ,  センサ ,  経路探索 ,  アルゴリズム ,  最適軌道 ,  *機械学習 ,  *衝突回避 ,  近似法
準シソーラス用語： 数値シミュレーション ,  モデル予測制御 ,  経路最適化 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (6件)： 障害物回避 ,  最適軌道 ,  クラスタリングアルゴリズム ,  モデル予測制御 ,  U AV ,  経路計画

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 (7件)： エネルギー効率 ,  無人航空機 ,  軌跡 ,  機械学習 ,  2層 ,  障害物 ,  衝突回避