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J-GLOBAL ID：201902228413606424   整理番号：19A1572712

改良アリコロニー最適化による地上ロボットのための3D経路計画【JST・京大機械翻訳】

3D Path Planning for the Ground Robot with Improved Ant Colony Optimization

著者 (4件)： Wang Lanfei (School of Information and Communication Engineering, Beijing University of Posts and Telecommunications, Beijing 100876, China) ,  Kan Jiangming (School of Technology, Beijing Forestry University, Beijing 100083, China) ,  Guo Jun (School of Information and Communication Engineering, Beijing University of Posts and Telecommunications, Beijing 100876, China) ,  Wang Chao (School of Technology, Beijing Forestry University, Beijing 100083, China)
資料名： Sensors (Web)  (Sensors (Web))
巻： 19  号： 4  ページ： 815  発行年： 2019年 
JST資料番号： U7015A  ISSN： 1424-8220  CODEN： SENSC9  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： スイス (CHE)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 経路計画はロボットナビゲーションの観点で基本的な問題である。3D環境におけるロボット作業として,3D経路計画を研究することは意味がある。アリコロニーアルゴリズムに基づく3D経路計画における局所最適と長い探索時間に容易に落下する一般的問題を解決するために,著者らは安全値を導入することによってフェロモン更新と発見的機能を改良した。また,安全値を計算する2つの方法を設計した。経路探索に関して,平面と視野を結合する探索モードを設計し,ロボットの探索範囲を制限した。デッドロック問題に関して,3Dデッドロックフリーメカニズムを採用し,予測子を得ることを可能にした。シミュレーションに関して,著者らはシミュレーションを実施するために多くの3D地形を使用して,同じ外部設定の下で各々の地形において異なる出発点と終点点を設定した。改良アリコロニーアルゴリズムと基本的アリコロニーアルゴリズムの結果によると,改良アリコロニーアルゴリズムによって計画された経路は効果的に障害を避けることができて,それらの軌跡は基本的アリコロニーアルゴリズムのものより滑らかである。最短経路長さは,基本的アリコロニーアルゴリズムの結果と比較して,平均で8.164%減少した。また,同じ地形と外部設定の下で安全値を計算するための2つの方法の結果を比較した。結果は,事前に環境モデリング段階における安全値を計算することによって,経路計画段階において直接安全値を調査することによって,経路計画の間,安全値を計算することと比較して,平均実行時間が91.56%減少することを示した。Copyright 2019 The Author(s) 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 ,  安全性 ,  *経路探索 ,  *三次元 ,  軌跡 ,  デッドロック ,  フェロモン
準シソーラス用語： 実行時間 ,  環境モデリング ,  最短経路 ,  エンドポイント ,  予測子 ,  探索時間 ,  アントアルゴリズム ,  *アリコロニー最適化 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (4件)： 地上ロボット ,  経路計画 ,  アリコロニー最適化 ,  3D空間

分類 (2件)： 計算機網  (JC03000K) ,  人工知能  (JE08000Z)

引用文献 (46件)：

• Rey, B.; Aleixos, N.; Cubero, S.; Blasco, J. A Field Robot to Detect Olive Trees Infected by Xylella Fastidiosa Using Proximal Sensing. Remote Sens. 2019, 11, 221.
• Wang, J.; Luo, B.; Zeng, M.; Meng, Q. A Wind Estimation Method with an Unmanned Rotorcraft for Environmental Monitoring Tasks. Sensors 2018, 18, 4504.
• Yang, H.; Qi, J.; Miao, Y.C.; Sun, H.X.; Li, J.H. A new robot navigation algorithm based on a double-layer ant algorithm and trajectory optimization. IEEE Trans. Indust. Electron. 2018.
• Liu, H.; Jin, C.; Yang, B.; Zhou, A. Finding Top-k Shortest Paths with Diversity. IEEE Trans. Knowl. Data Eng. 2018, 30, 488-502.
• Lee, H.B.; Kim, H.; Kim, H. Planning and Control for Collision-Free Cooperative Aerial Transportation. IEEE Trans. Autom. Sci. Eng. 2018, 15, 189-201.

タイトルに関連する用語 (5件)： アリコロニー最適化 ,  地上 ,  ロボット ,  3D ,  経路計画