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J-GLOBAL ID：201702274497900125   整理番号：17A1556326

捜索と救助応用におけるフロンティアベース探索を用いたマルチエージェント洪水アルゴリズムの結合【Powered by NICT】

Combining the multi-agent flood algorithm with frontier-based exploration in search & rescue applications

著者 (2件)： Blatt Florian (Simulation and Modelling Group, Faculty of Electrical Engineering and Computer Science, Leibniz University, Hannover, Germany) ,  Szczerbicka Helena (Simulation and Modelling Group, Faculty of Electrical Engineering and Computer Science, Leibniz University, Hannover, Germany)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2017  号： SPECTS  ページ： 1-7  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： マルチエージェント洪水アルゴリズムには未知の地勢を探索するため多元自律エージェントを制御し,t,新たに領域を明らかにした関心のp ointsを発見するアルゴリズムである。間接および直接通信の混合を用いた。ラジオ信号を通じた直接通信は,エージェント間のデータの迅速な交換を可能にした。層状通信モデルはSARシナリオが必要であるロバストなデータ転送を可能にし,直接部分はもはや利用できない場合にアルゴリズムはモデルの間接的部分をまだある。現在薬による探査は収集したデータに基づくインテリジェントな入力なしにランダムに決定される。障害物に打撃を与えるまで剤は線に沿って移動することを試みる簡単にするまたは関心の点を見出した。本研究では,収集したデータに基づく自律エージェントを操作する方法を紹介し,さらにこのデータはマップのどの部分が次の探査されなければならない決定に用いることができる。性能のもう一つの最適化は,エージェントの間の増加した協力でもある,エージェントは,これらの目的地点を交換し,このようにして地域の同じ部分を調べ,地形による剤のより大きな広がりに導くであろう,エージェントの数を減らすことであろう。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： *アルゴリズム ,  最適化 ,  *エージェント ,  モデル ,  通信系モデル ,  *救助 ,  ロバスト性 ,  *洪水 ,  通信 ,  データ転送
準シソーラス用語： 自律エージェント ,  *マルチエージェント , 【Automatic Indexing@JST】

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 (7件)： 捜索 ,  救助 ,  応用 ,  探索 ,  マルチエージェント ,  洪水 ,  アルゴリズム