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J-GLOBAL ID：201802240803711247   整理番号：18A1302088

ファジィ論理に基づく自律移動ロボットのための局所論理最適化アルゴリズム【JST・京大機械翻訳】

Local logic optimization algorithm for autonomous mobile robot based on fuzzy logic

著者 (3件)： Xu Fei (School of computer science and engineering, Xi’an Technological University, Shaanxi 710021, Xi’an) ,  Wang ShaoChang (School of computer science and engineering, Xi’an Technological University, Shaanxi 710021, Xi’an) ,  Yang WeiXia (School of computer science and engineering, Xi’an Technological University, Shaanxi 710021, Xi’an)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2018  号： CCDC  ページ： 4160-4165  発行年： 2018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： 未知環境において,自律移動ロボットは,周囲環境に関する情報を連続的に得るためにセンサに依存し,障害物の位置を識別し,計算を行い,決定を独立に行う。既存のナビゲーションアルゴリズムは,U-形状のような複雑な環境の面において,剛体経路上で反復する傾向があり,ナビゲーションに導くことができない。この目的のために,本論文は,センサ情報を処理するために「認識-メモリ」戦略を用いて,ファジィ論理に基づく局所最適化ナビゲーションアルゴリズムを提示した。最近の経路と角度特性の位置と他の関連資源を保持する経路計画において,「記憶」の形成。現在の計画経路がデッドゾーンを形成して,繰り返し実行するとき,「同定」を形成して,経路とナビゲーション決定を再計画して,障害物衝突を避けた。Webot ProとMatlabの下のシミュレーション実験は,移動ロボットが効果的にファジィ規則の誘導の下でデッドゾーンを避けて避けることができて,より良い自律ナビゲーションを実現できることを示した。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： シミュレーション ,  センサ ,  *移動ロボット ,  記憶装置 ,  経路探索 ,  剛体 ,  *ファジィ論理
準シソーラス用語： *自律性 ,  ファジィルール ,  MATLAB ,  センサー情報 ,  未知環境 ,  *最適アルゴリズム ,  *自律移動ロボット , 【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)： ファジィ論理 ,  自律移動ロボット ,  論理 ,  最適化アルゴリズム