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J-GLOBAL ID：201802279991949196   整理番号：18A0708628

倉庫ロジスティックスのための新しい群ロボットシミュレーションプラットフォーム【JST・京大機械翻訳】

A novel swarm robot simulation platform for warehousing logistics

著者 (5件)： Liu Yandong (Center for Cloud Computing, Shenzhen Institutes of Advanced Technology, University of Chinese Academy of Sciences) ,  Wang Lujia (Center for Cloud Computing, Shenzhen Institutes of Advanced Technology, University of Chinese Academy of Sciences) ,  Huang Huaiyang (College of Mechanical Engineering, Zhejiang University) ,  Liu Ming (Electrical and Computer Engineering, Hong Kong University of Science and Technology and the City University of Hong Kong Shenzhen Research Institute) ,  Xu Cheng-zhong (Center for Cloud Computing, Shenzhen Institutes of Advanced Technology, University of Chinese Academy of Sciences)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2017  号： ROBIO  ページ： 2669-2674  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： 群れロボットシステムは,倉庫ロジスティックスに広く適用されている。それは,ロジスティックス効率を効果的に改善する。タスク割当は,群れロボットシステムのためのコア問題である。したがって,タスク割当戦略の評価は非常に重要な実用的意義を有する。しかしながら,Gazeboのような現在のシミュレーションプラットフォームは,様々なアプリケーションに対するタスク割当戦略を証明する前に,多くのセットアップ作業を必要とする。倉庫のロジスティックスに関しては,作業環境における人間-ロボット共存,ロボットのエネルギー消費,ロボット間の衝突回避などのいくつかの特別な要素を考慮する必要がある。そこで,著者らは,マルチエージェント経路発見(mapf)法と衝突回避戦略に基づいて,マルチブーツと呼ばれる新しい群れロボットシミュレーションプラットフォームを提案した。それは,タスク割当戦略の有効性を正確に評価することができる。さらに,ロボットのエネルギー消費を補うための充電プロセスを設計した。実験結果により,提案したマルチブーツは,倉庫ロジスティックスシナリオにおけるタスク割当戦略評価の要求を満足することを示した。マルチブーツは,ロジスティックスシステムのためのタスク割当戦略の効率を証明するのに適用できる。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： 物流システム ,  応用プログラム ,  エネルギー消費 ,  *マルチロボット ,  充電 ,  *ロボット ,  *ロジスティックス ,  衝突回避 ,  *倉庫 ,  作業環境
準シソーラス用語： 経路発見 ,  マルチエージェント ,  タスク割当 ,  ロボットシステム , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (5件)： 人工知能  (JE08000Z) ,  物的流通  (KA08000O) ,  ロボット工学一般  (IC04011S) ,  ロボットの運動・制御  (IC04012J) ,  倉庫  (QE01060X)

タイトルに関連する用語 (5件)： 倉庫 ,  ロジスティックス ,  群ロボット ,  シミュレーション ,  プラットフォーム