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J-GLOBAL ID：201802272855710027   整理番号：18A1773014

探索と行動問題のためのマルチエージェント時間ベース意思決定【JST・京大機械翻訳】

Multi-Agent Time-Based Decision-Making for the Search and Action Problem

著者 (5件)： Miki Takahiro (ETH Zurich, Autonomous Systems Lab., Switzerland) ,  Popovic Marija (ETH Zurich, Autonomous Systems Lab., Switzerland) ,  Gawel Abel (ETH Zurich, Autonomous Systems Lab., Switzerland) ,  Hitz Gregory (ETH Zurich, Autonomous Systems Lab., Switzerland) ,  Siegwart Roland (ETH Zurich, Autonomous Systems Lab., Switzerland)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2018  号： ICRA  ページ： 2365-2372  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： 探索や救助のような多くのロボット応用は,目標に対する行動を探索し実行するために複数のエージェントを必要とする。しかし,このようなミッションは,協調探索,タスク選択および割当,時間制限,および計算の複雑さを含むいくつかの課題を提示する。これに対処するために,時間制約による探索と行動問題のための分散マルチエージェント意思決定フレームワークを提案した。主なアイデアは,各エージェント行動が時間コストを招き,ある報酬を与える設定において割り当てられた予算として時間を処理することである。著者らのアプローチは,最大化報酬に導く近最適決定を行うために確率論的推論を活用する。確率密度マップと報酬予測関数を用いて行動を評価することにより,Mohamed Bin Zaed International Robotics Challenge(MBZIRC)の探索,pick,および場所シナリオにおける著者らの方法を評価した。広範なシミュレーションは,著者らのアルゴリズムがベンチマーク戦略より優れていることを示して,著者らはGazeboベースの環境におけるシステム統合を実証して,現場応用のためのフレームワークの可読性を検証した。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： アルゴリズム ,  *意思決定 ,  ロボット ,  可読性 ,  確率密度 ,  確率論 ,  時間制限 ,  ベンチマーク ,  *エージェント ,  システムインテグレーション
準シソーラス用語： 時間制約 ,  報酬予測 ,  *マルチエージェント , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I) ,  パターン認識  (JE07000S)

タイトルに関連する用語 (5件)： 探索 ,  行動 ,  問題 ,  マルチエージェント ,  意思決定