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J-GLOBAL ID：201802255606155377   整理番号：18A1774648

災害サイトのマルチロボット探査におけるロボット救助意思決定のためのポリシー合成に基づくフレームワーク【JST・京大機械翻訳】

A Policy Synthesis-Based Framework for Robot Rescue Decision-Making in Multi-Robot Exploration of Disaster Sites

著者 (3件)： Al-Hussaini Sarah (Viterbi School of Engineering, University of Southern, California, CA, USA) ,  Gregory Jason M. (U.S. Army Research Laboratory, Adelphi, MD, USA) ,  Gupta Satyandra K. (Viterbi School of Engineering, University of Southern, California, CA, USA)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2018  号： SSRR  ページ： 1-7  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： 本研究では,災害サイト探査の文脈におけるロボット救助の知的意思決定の問題を調べた。著者らは,状態推定における不確実性に関して,生成された政策のロバスト性に焦点を合わせて,政策合成ベースのフレームワークの性能を考察した。オンライン状態推定は,政策を実行するために必要である。しかし,これは限られた量のデータとかなりの量の不確実性で行われなければならない。その結果,決定を行う場合には本質的に誤差がある。状態パラメータの推定に様々な量の誤差を系統的に導入することにより,情報の利用可能性とミッション性能に及ぼす影響に関連する経験的感度解析を提供した。この政策合成ベースのフレームワークは,臨界状態成分の推定において最大15%の誤差がある場合に,ミッション失敗の確率に関する2つの実行可能なベースライン手法と比較して,優れた性能を達成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： *意思決定 ,  不確実性 ,  *ロボット ,  感度解析 ,  *救助 ,  状態推定 ,  臨界 ,  パラメータ推定 ,  基準線 ,  ロバスト性 ,  *マルチロボット
準シソーラス用語： オンライン , 【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 (7件)： 災害 ,  マルチロボット ,  探査 ,  ロボット ,  救助 ,  意思決定 ,  フレームワーク