抄録/ポイント：
抄録/ポイント
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著者らは,行動と知覚目的に関して制御と計画を統一する二次回転子のための最初の知覚認識モデル予測制御フレームワークを提示した。このフレームワークは,システムダイナミックスを満たす軌跡を計算するための数値最適化を活用し,プラットフォームの限界内で制御入力を必要とする。同時に,関心のある点の可視性を最大化し,画像面におけるその速度を最小化することにより,ロバストで信頼できるセンシングのための知覚目的を最適化する。運動計画と制御のための知覚と行動目的の両方を考慮することは,それらのそれぞれの要求から生じる可能な衝突のために挑戦的である。例えば,参照軌道を追跡するための二次回転子に対しては,望ましい加速度の方向で推力を整列させる必要がある。しかしながら,知覚目的は,関心のある点の可視性を最大にするために,そのような回転を最小化する必要がある。従って,モデルベースの最適化フレームワークは,認識と動作の両方の目的を考慮し,システムダイナミックスを通してそれらを結合することが必要である。著者らの知覚認識モデル予測制御フレームワークは,非線形最適化問題を反復的に解くことにより,後退層の方法で動作する。これは,低電力ARM計算機を用いて,実時間で,完全に軽量で,小規模な二次回転子を,可視-慣性オドメトリーパイプラインと共に実行することができる。著者らは,(1)知覚と行動目的の間の矛盾,および(2)極端に挑戦的な照明条件における改善された行動を実証する実験において,著者らのアプローチを検証する。Copyright 2019 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】
