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J-GLOBAL ID：201902222012124183   整理番号：19A0516187

無人地上車両の経路計画のためのグリーンなアリに基づく方法【JST・京大機械翻訳】

A Green Ant-Based method for Path Planning of Unmanned Ground Vehicles

著者 (4件)： Jabbarpour Mohammad Rzea (Iran Telecommunication Research Center, Tehran, Iran) ,  Zarrabi Houman (Iran Telecommunication Research Center, Tehran, Iran) ,  Jung Jason J. (Department of Computer Engineering, Chung-Ang University, Seoul, South Korea) ,  Kim Pankoo (Department of Computer Engineering, Chosun University, Gwangju, South Korea)
資料名： IEEE Access  (IEEE Access)
巻： 5  ページ： 1820-1832  発行年： 2017年 
JST資料番号： W2422A  ISSN： 2169-3536  資料種別： 逐次刊行物 (A)
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： 無人地上車両(UGVs)の適切な運転には,最適/最短経路の計画が必要である。既存のアプローチのほとんどは適切な経路計画戦略を提供するが,それらはUGVsによる消費エネルギーの削減を保証できず,それは制約電力を有する搭載バッテリーを介して提供される。したがって,本論文では,その計画戦略におけるUGVエネルギー消費を考慮した新しい非ベース経路計画手法を提案した。この方法はGreen Ant(G-Ant)と呼ばれ,電力/エネルギー消費予測モデルを用いて非ベースのアルゴリズムを統合し,低消費電力で衝突のない最短経路を提供する。G-Antを評価し,シミュレーションツールにより検証した。その性能をアリコロニー最適化,遺伝的アルゴリズム,および粒子群最適化手法と比較した。異なる数の反復,異なる数の障害物,および異なる母集団サイズを考慮することにより,UGV旅行時間,旅行長,計算時間に関するG-Ant性能を評価するために,種々のシナリオをシミュレーションした。得られた結果は,G-Antが移動長さと反復数に関して既存の方法より優れていることを示した。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】

シソーラス用語： *経路探索 ,  予測モデル ,  エネルギー消費 ,  旅行 ,  遺伝的アルゴリズム ,  アルゴリズム ,  二次電池 ,  旅行時間 ,  電力
準シソーラス用語： 集団サイズ ,  粒子群最適化 ,  アリコロニー最適化 ,  シミュレーションツール ,  低電力化 ,  最短経路 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： システム同定  (IA02040O) ,  無線通信一般  (ND08010L)

タイトルに関連する用語 (3件)： 無人地上車両 ,  経路計画 ,  アリ