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J-GLOBAL ID：201802258613103693   整理番号：18A1898129

水中探査に適用したDarwinian群ロボット戦略【JST・京大機械翻訳】

A Darwinian Swarm Robotics Strategy Applied to Underwater Exploration

著者 (3件)： Griffiths Sanchez Nicolas D. (Robotics Laboratory, School of Mathematical and Computer Sciences, Heriot-Watt University, EH14 4AS, Scotland, Edinburgh, UK) ,  Vargas Patricia A. (Heriot-Watt University, Robotics Laboratory, School of Mathematical and Computer Sciences, EH14 4AS, Scotland, Edinburgh, UK) ,  Couceiro Micael S. (Lda. Rua Coronel Veiga Simo, Edifcio CTCV, Ingeniarius, Coimbra, 3025-307, Portugal)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2018  号： CEC  ページ： 1-6  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： 本研究は,水特性と障害物の存在に関するデータを収集することによって未知の水中環境を調査するために自律的マルチロボット戦略の開発に焦点を合わせた。未知の水中空間は,その探査がしばしば複雑で,高リスクな理解である。これらのシナリオに対する人間の多様体または有人車両の使用は,重大なリスクと膨大なオーバーヘッドを含む。このようなタスクに現在使用されているシステムは,通常,人間のオペレータによって制御される遠隔操作車両(ROV)に依存している。このアプローチに関連する問題は,高度に訓練されたオペレータのかなりのコスト,ROVに近い有人車両の必要な存在,およびオペレータとROVの間でしばしば経験したコミュニケーションの遅れを含んでいる。本研究では,人間の多様性とは対照的に自律ロボットの使用を提案し,コストを大幅に削減することができる。同様に,分散スウォームアプローチは,単一ロボットを用いる場合よりも,環境をより迅速かつ効率的に探索することを可能にする。本研究で記述された群れ戦略は,最初に平面ロボット地上応用のために設計されたRobotic Darwinian粒子群最適化(RDPSO)に基づいている。これは,従来の単一ROVアプローチと比較して,より高い探査速度を提供し,個々の故障に対するロバスト性を改善する目的で,水中ロボットに焦点を合わせて,3D応用のためのRPSOアルゴリズムを一般化する最初の研究である。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： オペレータ ,  *マルチロボット ,  スウォーム ,  遠隔制御 ,  三次元 ,  多様体 ,  *ロボット ,  ロバスト性 ,  コミュニケーション ,  自律ロボット
準シソーラス用語： 水中ロボット ,  粒子群最適化 ,  オーバヘッド ,  自律性 , 【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 (4件)： 水中 ,  探査 ,  ロボット ,  戦略