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J-GLOBAL ID：201802256132935751   整理番号：18A0517644

複合体と動的環境における移動ロボットの改良されたリアルタイム経路計画【Powered by NICT】

An improved real-time path planning of mobile robot in a complex and dynamic environment

著者 (5件)： Yang Guowei (School of Electronic and Information Engineering, Qingdao University, Qingdao 266071, China) ,  Deng Yan (School of Electronic and Information Engineering, Qingdao University, Qingdao 266071, China) ,  Zhuang Xiaodong (School of Electronic and Information Engineering, Qingdao University, Qingdao 266071, China) ,  Yang Guowei (School of Technology, Nanjing Audit University, Nanjing 211815, China) ,  Chen Yanqi (School of Technology, Nanjing Audit University, Nanjing 211815, China)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2017  号： EIIS  ページ： 1-4  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： 移動ロボットの計画多くの伝統的な経路は複雑であり,動的に変化する環境に適応することができない。人工ポテンシャル場の発想によるセルラーニューラルネットワークに基づいた移動ロボットの改善されたリアルタイム経路計画アルゴリズムを提案した。標的ニューロンは経路計画におけるニューロンの局所横方向接続による全状態空間に広がるdamplyである最大正極活値を有していた。移動ロボットは神経活動伝搬を介して標的に誘引されたが,障害物は最低活性値を維持することにより衝突を回避する移動ロボットをした。実験結果は,経路計画アルゴリズムは連続,最適であり,移動ロボットは,複雑で急速に変化する環境に迅速に応答することを示した。Copyright 2018 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All Rights reserved. Translated from English into Japanese by JST【Powered by NICT】

シソーラス用語： ニューロン ,  *移動ロボット ,  高速度 ,  セルラニューラルネットワーク ,  アルゴリズム ,  複合体 ,  カソード ,  *経路探索
準シソーラス用語： 神経活動 ,  状態空間 ,  人工ポテンシャル場 ,  *実時間 ,  *動的環境 , 【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 (5件)： 複合体 ,  動的環境 ,  ロボット ,  リアルタイム ,  経路計画