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J-GLOBAL ID：201802226090606095   整理番号：18A0708477

高速度選択と位置タスクのためのマルチロボット協調【JST・京大機械翻訳】

Multi-robot coordination for high-speedpick-and-place tasks

著者 (4件)： Yu Chao (Department of Mechanical Engineering, Tsinghua University, Beijing 100084, China) ,  Liu Xin-Jun (The State Key Laboratory of Tribology & Institute of Manufacturing Engineering, Department of Mechanical Engineering, Tsinghua University, Beijing 100084, China) ,  Qiao Fei (Department of Electronic Engineering, Tsinghua University, Beijing 100084, China) ,  Xie Fugui (The State Key Laboratory of Tribology & Institute of Manufacturing Engineering, Department of Mechanical Engineering, Tsinghua University, Beijing 100084, China)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2017  号： ROBIO  ページ： 1743-1750  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,高速ピックアップおよび場所タスクにおけるマルチロボット協調の問題を扱った。マルチロボット協調問題を解決するために,単一ロボット分類アルゴリズムを最初に分析する必要がある。高速ピックアップと場所タスクのほとんどの実用的状況において,最初の(FIFO)ルールをソートアルゴリズムとして採用して,それは過負荷システムにおいて非効率的であることを証明した。過負荷システムにおいてより効率的であることが証明されている,二次確率-ソート-時間(SSST)ルールと呼ばれる新しい方法を,Shortest-Sorting-Time(SST)ルールに基づいて提案した。マルチロボット協調を3つのソートアルゴリズムに基づいて研究した。例として二重ロボットシナリオを取り上げて,目的は2つのロボットの位置を調整して,移動コンベヤベルトに関するアイテムのためにマルチロボット分類アルゴリズムの適切な組合せを見つけることである。シミュレーションから得られた結果は,SSST-SSSTルールが異なるテストインスタンスに対して最適に機能することを示した。最適化されたソートアルゴリズムが実際の応用に使用されるならば,ソーティング率は著しく増加することができる。Copyright 2018 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All Rights reserved. Translated from English into Japanese by JST【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 過負荷 ,  最適化 ,  FIFO ,  *ロボット ,  *マルチロボット ,  *高速度 ,  ソーティング
準シソーラス用語： 分類アルゴリズム , 【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 (4件)： 高速度 ,  タスク ,  マルチロボット ,  協調