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J-GLOBAL ID：202002221093909262   整理番号：20A0495220

動的環境におけるプログラム学習に基づくロボット自律ナビゲーション【JST・京大機械翻訳】

Robot Autonomous Navigation Based on Program Learning in Dynamic Environment

著者 (3件)： Ji Yandong (Nankai University,College of Artificial Intelligence,Tianjin,300350) ,  Liu Xunan (Nanjing Medical University,Department of Biomedical Engineering,Nanjing,211166) ,  Zhu Xiaoqing (Beijing University of Technology,Faculty of Information Technology,Beijing,100124)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2019  号： IMCEC  ページ： 150-153  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： 動的環境下でのロボットナビゲーションは,機械の知能の重要な指標の一つと考えられている。本論文では,ロボットナビゲーションのためのプログラム学習アルゴリズムを提案し,機械の知能を効率的に増加させた。Tolmanマウス迷路実験は,ロボットが直感的知能を開発するのを助けるために拡張された。それは,環境変化の規則性を低下させることができる。最初に,効率的環境地図を,環境に従ってランダムに生成された曇り点に基づくSOMによって構築した。次に,ロボットは,以前にA星アルゴリズムによって生成された最短経路に従って目標に到達する方法を自動的に選択する。そして,ロボットの対応する反応を,サイクル時間によって決定し,そしてそれは,著者らが,経路を選択すると想定されるロボットを実現するのを助ける。提案したアルゴリズムの妥当性を,ROSインジゴのMATLABとGazeboによって証明し,また,著者らは,迅速に最短経路を発見するロボットの高度に開発された知能を良く示したいくつかの物理的実験も行った。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： *プログラム学習 ,  規則度 ,  学習アルゴリズム ,  曇り点 ,  *ロボット ,  アルゴリズム ,  窒素複素環化合物 ,  エノン ,  芳香族縮合化合物 ,  ジケトン
準シソーラス用語： MATLAB ,  サイクルタイム ,  最短経路 ,  環境地図 ,  環境変化 ,  自律性 ,  動的環境 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： ロボットの運動・制御  (IC04012J) ,  図形・画像処理一般  (JE04010I)

物質索引 (1件)： インジゴ

タイトルに関連する用語 (5件)： 動的環境 ,  プログラム学習 ,  ロボット ,  自律 ,  ナビゲーション