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J-GLOBAL ID：201802260622536777   整理番号：18A0408645

模倣による人工神経回路網と学習を用いた大規模ジェットの自律ナビゲーションと着陸【Powered by NICT】

Autonomous navigation and landing of large jets using Artificial Neural Networks and learning by imitation

著者 (2件)： Baomar Haitham (Dept. of Computer Science, University College London, Gower Street, London, WClE 6BT, U.K.) ,  Bentley Peter J. (Dept. of Computer Science, University College London, Gower Street, London, WClE 6BT, U.K.)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2017  号： SSCI  ページ： 1-10  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： 模倣による人工神経回路網と学習を用いたヒトパイロットを観察し,模倣した旅客機のような大きな噴流の自律航法および着陸が可能なインテリジェント自動操縦システム(IAS)を導入した。IASは,与えられた空港からの離陸を始めることを完全な飛行を行い,他の着陸で終了できないの自動飛行制御システムの現在の問題を解決する可能性がある。航法技術,模倣アプローチによるロバスト学習を提案した。模倣による学習はフライトシミュレータにおける学ぶべき課題を実証するためにヒトパイロット使用訓練データセットはこれらの実演から採取した。データセットは,制御モデルを自動生成する人工神経回路網による使用されている。盛土は中間地点間のナビゲートするため,最終アプローチと着陸を行う場合,制御モデルが人間パイロットの能力を示し,一方,飛行管理者プログラムを抑えたまま飛行経路を生成し,焼成されANNは,現在の飛行フェーズを決定する。実験は,限られた例を示した後でも,IASは高精度でそのような飛行タスクを扱うことができることを示した。提案したIASは,熟練した人間パイロットの技能と能力に適合するANNモデルを用いた大規模噴流の完全制御自律性を達成するための新しいアプローチである。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： 位相 ,  空港 ,  盛土 ,  *ニューラルネットワーク ,  *学習 ,  ロバスト性 ,  制御系 ,  管理者 ,  フライトシミュレータ ,  飛翔 ,  旅客機
準シソーラス用語： 自動生成 ,  制御モデル ,  自律航法 ,  *自律性 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： 脳・神経系モデル  (EL02050C) ,  人工知能  (JE08000Z)

タイトルに関連する用語 (8件)： 模倣 ,  人工神経回路網 ,  学習 ,  大規模 ,  ジェット ,  自律 ,  ナビゲーション ,  着陸