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J-GLOBAL ID：201802270487893753   整理番号：18A0408586

障害物が存在する場合の適応航法,アリ輸送戦略にヒントを得たモデル【Powered by NICT】

Models of adaptive navigation, inspired by ant transport strategy in the presence of obstacles

著者 (3件)： Esterly Elizabeth E. (Department of Computer Science, University of New Mexico) ,  McCreery Helen (Department of Integrative Biology, Michigan State University) ,  Nagpal Radhika (Department of Computer Science, Harvard University)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2017  号： SSCI  ページ： 1-8  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： 協調輸送はアリにおける集団挙動の印象的な例であり,アリの群は不均一地形上のそれらの巣に戻る重食品物体を動かすために一緒に働く。この挙動は,バイオインスパイアードロボットのためのモデルとして役立つ。多くの研究は,アリは簡単な環境におけるオブジェクトの輸送機構を考察したが,それらは障害物と不均一地形を扱うかを調べたものはほとんどない。Paratrechina longicornis(アシナガキアリ)に関する最近の研究は,これらのアリのグループが目標から離れる必要とする挑戦的な障害物をナビゲーションでの成功を可能にする確率的,適応,ロバスト協調輸送戦略を実行することを示した。本論文では,この生物学的戦略の重要性と意味を調べるために,グループレベルの計算モデルを用いた。戦略の重要な要素を再現し,障害物の大きさと形状の範囲のいくつかのベンチマークアルゴリズムと比較するアルゴリズムを開発した。著者らの結果は,より小さな障害物に対する,ヒント適応確率的戦略は,効率的なナビゲーションで熟達,未知対象物の大きさと形状を用いるランダム性の準位に適合するようにその能力に起因することを示した。もこの結果と元のアリ輸送挙動の間のいくつかの予想外の相違を発見する,新しい生物学的実験を示唆した。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： 計算モデル ,  形態 ,  ロバスト性 ,  食品 ,  *アルゴリズム
準シソーラス用語： ランダム性 , 【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 (8件)： 障害物 ,  適応 ,  航法 ,  アリ ,  輸送 ,  戦略 ,  ヒント ,  モデル