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J-GLOBAL ID：201802277975624596   整理番号：18A1905610

被毒された逆を持つD*Liteを用いた部分的に既知の交絡迷路様テロ雨における自律ナビゲーション【JST・京大機械翻訳】

Autonomous Navigation in Partially Known Confounding Maze-Like Terrains Using D*Lite with Poisoned Reverse

著者 (3件)： Reyes Napoleon H. (INMS Massey University, Auckland, NZ) ,  Barczak Andre L.C. (INMS Massey University, Auckland, NZ) ,  Susniak Teo (INMS Massey University, Auckland, NZ)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2018  号： DISA  ページ： 67-76  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： 本論文では,未知の地形における目標指向経路計画に適した,最適,情報化,完全および増分探索アルゴリズムである,元の最先端D*Liteアルゴリズムへの拡張を示した。著者らは,与えられた案内部分地図が,多くの未知の障害物によってplaguされて,ロボットのa浮遊をもたらすように,より複雑な経路計画問題を効率的に扱うために,D*Liteを戦略的に修正した。それにより,ロボットをバックトラッキングし,目標指向再計画を繰り返し実行する必要がある。本研究では,探索中に利用可能な先行者や成功機能は存在しないと仮定した。代わりに,このアルゴリズムは,拡張のための次の即時隣接ノードを決定することができるだけであるが,しかし,それは,1つが存在するならば,まだ,最適経路を戻すことを保証している間,上記のケースを扱うことができた。提案したアルゴリズムを特性化するために,必要な再計画段階の数,遭遇する未知の障害の数,バックトラッキング操作の数,およびセル更新におけるループ依存性の数の組合せに従って,複雑さのレベルを増加させるテストグリッドを設計した。58グリッドに関する経験的結果により,この提案したD*Liteは,被毒逆アルゴリズムを用いて,状態展開の数に関して,元のものより優れていることを示した。これは,アルゴリズムの実行時間に大きく起因する。さらに,結果の解析は,未知の地形の複雑さが増加すると,状態展開の減少が改善されることを示した。Copyright 2018 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： ロボット ,  浮遊 ,  バックトラッキング ,  キャラクタリゼーション ,  アルゴリズム ,  経路探索 ,  *中毒 ,  最適航路
準シソーラス用語： 実行時間 ,  逆アルゴリズム ,  複雑性 ,  最先端 ,  探索アルゴリズム ,  情報化 ,  *自律性 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (5件)： 符号理論  (ND02030R) ,  図形・画像処理一般  (JE04010I) ,  専用演算制御装置  (JC04030Y) ,  パターン認識  (JE07000S) ,  音声処理  (JE05000E)

タイトルに関連する用語 (6件)： 被毒 ,  交絡 ,  迷路 ,  テロ ,  自律 ,  ナビゲーション