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J-GLOBAL ID：202002217602681860   整理番号：20A0961622

改良バイオインスパイアード神経回路網に基づくマルチロボット1目標3D経路計画【JST・京大機械翻訳】

Multi-Robot One-Target 3D Path Planning Based on Improved Bioinspired Neural Network

著者 (3件)： Luo Min (University of Electronic Science and Technology of China,School of Automation Engineering,Chengdu,China,611731) ,  Hou Xiaorong (University of Electronic Science and Technology of China,School of Automation Engineering,Chengdu,China,611731) ,  Yang Jing (University of Electronic Science and Technology of China,School of Automation Engineering,Chengdu,China,611731)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2019  号： ICCWAMTIP  ページ： 410-413  発行年： 2019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： マルチロボット1目標追跡のための3D経路計画は興味深い話題である。バイオインスパイアニューラルネットワークは,マルチロボットの経路計画のために頻繁に実装され,そして,バイオインスパイアされたニューラルネットワークニューラル活動値計算コストと時間コストは,ニューロンの数の増加とともに急激に増加する。本論文は,時間コストを低減するために,マルチスケールマップ法に基づく改良3D経路計画法を調査した。マルチスケールマップ法をDijkstraアルゴリズムと組み合わせて,マルチロボット1ターゲットの3D粗スケールマップの最適経路を生成することができた。粗いスケールのマップから生成された重みを用いて,同じ地形に対する微細スケールマップの3D経路計画を得た。したがって,この改良バイオインスパイアニューラルネットワークアルゴリズムは,マルチロボット3D最適経路を計算する能力を証明した。このマルチスケールマップ法をマルチロボットバイオインスパイアニューラルネットワークアルゴリズムに導入することにより,経路計画アルゴリズムの時間コストと数学的複雑さを大幅に低減できる。Matlabシミュレーション結果は,この方法の有効性と優位性をさらに明らかにした。Copyright 2020 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： アルゴリズム ,  シミュレーション ,  ニューロン ,  最適航路 ,  *三次元 ,  有効性 ,  *神経回路網 ,  *経路探索 ,  *マルチロボット
準シソーラス用語： Dijkstraアルゴリズム ,  MATLAB ,  計算コスト ,  ターゲット追跡 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I)

タイトルに関連する用語 (6件)： 神経回路網 ,  マルチ ,  ロボット ,  目標 ,  3D ,  経路計画