文献

J-GLOBAL ID：201802249979034023   整理番号：18A1897462

ジョイントグリッドネットワークを介した障害物による多車両形成のための経路計画と粒子群最適化の改善【JST・京大機械翻訳】

Path Planning for Multi-Vehicle Formation with Obstacles via Joint Grid Network and Improve Particle Swarm Optimization

著者 (5件)： Li Xianluo (School of Electrical Engineering, Yanshan University, Qinhuangdao, 066004, P. R. China) ,  Wang Jiange (School of Electrical Engineering, Yanshan University, Qinhuangdao, 066004, P. R. China) ,  Li Jianjin (School of Electrical Engineering, Shandong Huayu University of Technology, Dezhou, 253000, P. R. China) ,  Zhao Zhiwei (Department of Computer Science and Technology, Tangshan University, Tangshan, 063000, P. R. China) ,  Luo Xiaoyuan (School of Electrical Engineering, Yanshan University, Qinhuangdao, 066004, P. R. China)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2018  号： CCC  ページ： 6429-6434  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： 本論文は,複数の障害物環境における複数の車両構成のための経路計画問題を調査した。知的小型ロボット車両(ISRV)の運動学モデルを機械的解析によって提案した。経路計画の間のデッドロック現象を取り除くために,複数の車両の経路計画のための結合グリッドネットワークと改良粒子群最適化アルゴリズムを提案した。複数の障害物による全体の作業環境における長い経路は,グリッドネットワークによってマルチセグメント連続的短い経路に分割した。次に,改良粒子群最適化(IPSO)アルゴリズムを用いて,移動車両形成のための短経路における最適経路を探索した。最後に,いくつかの実験を実行して,マルチ車両形成のための提案経路計画アルゴリズムの有効性を実証した。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： 最適航路 ,  デッドロック ,  *経路探索 ,  作業環境 ,  アルゴリズム
準シソーラス用語： 運動学モデル ,  *粒子群最適化 ,  *グリッドネットワーク , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I)

タイトルに関連する用語 (5件)： ジョイント ,  グリッドネットワーク ,  障害物 ,  経路計画 ,  粒子群最適化