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J-GLOBAL ID：201902268037454026   整理番号：19A2112768

複雑な海洋環境下におけるUSVのための自己適応動的障害物回避と経路計画【JST・京大機械翻訳】

Self-Adaptive Dynamic Obstacle Avoidance and Path Planning for USV Under Complex Maritime Environment

著者 (5件)： Liu Xinyu (Faculty of Chemical Engineering, Kunming University of Science and Technology, Kunming, China) ,  Li Yun (Merchant Marine College, Shanghai Maritime University, Shanghai, China) ,  Zhang Jing (Faculty of Chemical Engineering, Kunming University of Science and Technology, Kunming, China) ,  Zheng Jian (College of Transport and Communications, Shanghai Maritime University, Shanghai, China) ,  Yang Chunxi (Faculty of Chemical Engineering, Kunming University of Science and Technology, Kunming, China)
資料名： IEEE Access  (IEEE Access)
巻： 7  ページ： 114945-114954  発行年： 2019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： 無人表面車両(USV)は,通常,船舶搭載レーダ,電子チャート,およびAISシステムのような異なる検出システムから得られた静的および動的環境情報の助けを借りて,いくつかのタスクを実行するために必要である。USVに対する必須要件は,作業中に緊急事態を患う場合に安全である。しかし,海上交通がますます複雑になっているので困難であることが証明されている。その結果,USVの経路計画と衝突回避は,近年,ホットな研究主題になった。本論文は,複雑な海洋環境に適している自動障害物回避法を構築するために,Antコロニーアルゴリズム(ACA)とクラスタ化アルゴリズム(CA)に基づくUSVの動的障害物回避と経路計画問題に焦点を合わせた。ここで提案した改良アントコロニークラスタリングアルゴリズムにおいて,適切な探索範囲を,異なる環境複雑性に適合したクラスタリングアルゴリズムを用いて自動的に選択し,USVの限られた計算資源を完全に利用し,経路計画性能を最初に改善した。第二に,動的探索経路を,USVの操縦規則と平滑化機構によって,それぞれ制御して,平滑化して,それは,経路長さと累積的回転角を効果的に減少させることができた。最後に,シミュレーション用例を提供して,著者らの提案したアルゴリズムが異なる障害物分布に従って適切な探索範囲を見つけることができて,同様に良い自己適応性を有する経路計画を達成することができることを示した。したがって,より良い最適化性能を有する安全な動的グローバル経路を,マルチソース情報の助けを借りて達成した。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： シミュレーション ,  船舶 ,  *海洋環境 ,  *経路探索 ,  安全性 ,  平滑化 ,  最適化 ,  *障害物回避 ,  衝突回避 ,  アルゴリズム ,  クラスタ化
準シソーラス用語： クラスタリングアルゴリズム ,  複雑性 ,  動的環境 ,  *自己適応 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： パターン認識  (JE07000S)

タイトルに関連する用語 (5件)： 海洋環境 ,  USV ,  自己適応 ,  障害物回避 ,  経路計画