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J-GLOBAL ID：202002224826825194   整理番号：20A0494529

遅延ステアリングRRT*: 探索しないステアリングによる最適制約付き動的ニューラルネットワークベースのプランナ【JST・京大機械翻訳】

Lazy Steering RRT*: An Optimal Constrained Kinodynamic Neural Network Based Planner with no In-Exploration Steering

著者 (3件)： Yavari Mohammadreza (School of Engineering Science, Simon Fraser University,Vancouver,BC,V5A 1S6) ,  Gupta Kamal (School of Engineering Science, Simon Fraser University,Vancouver,BC,V5A 1S6) ,  Mehrandezh Mehran (Faculty of Engineering, University of Regina,Regina,SK,Canada)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2019  号： ICAR  ページ： 400-407  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： 動力学-RRT*は,運動学的および動的に制約されたロボットの運動計画のためのサンプリングに基づく漸近最適解を提供する。非線形システムに対して,通常,RRT*内で必要とされる時間およびエネルギー固定ステアリング関数解は,計算的に厄介なシューティング法のような数値反復スキームを使用する。これらのソルバへの呼の数は木のサイズとともに増加する。したがって,実行可能なステアリング機能の発見の時間複雑性は,高速計画と再計画が必要とされる実時間または状況において利用される非線形システムに対して,動力学-RRT*を防止する。運動学的/動的制約の低減により,実時間で解けるステアリング関数が文献で提案されているが,これらの方法は解の最適性に影響を与える。本論文では,(1)ランダムに選択されたノードが操縦できるかどうかを予測するために機械学習技術を用い,(2)それを実行するときに推定されるエネルギーコストとなる可能性があるかどうかを提案する。これは,潜在的な衝突自由行程が見出されるまで,数値法の使用が遅れる(従って名前のlazいステアリング)ようなKinodynamic-RRT*を実行するための有望な枠組みを提供する。これにより,最適性に関するトレードオフがほとんどなく,実行時間が大幅に改善された。提案した方法を,障害物を含む環境における非線形動力学による劣駆動,非ホロノミック,二次の運動計画に対するシミュレーションにより試験した。その結果,2桁の大きさにより,その対応物(いくつかの最近の研究に基づいている)よりも,laz操舵-ステアリングRRT*は速かった。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： 非線形系 ,  *ロボット ,  非線形力学 ,  エネルギーコスト
準シソーラス用語： 実行時間 ,  最適性 ,  実時間 ,  複雑性 ,  ソルバ ,  シューティング法 ,  最適解 ,  運動計画 ,  *プランナ ,  *動的ニューラルネットワーク , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (3件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I) ,  音声処理  (JE05000E) ,  ロボットの運動・制御  (IC04012J)

タイトルに関連する用語 (6件)： 遅延 ,  ステアリング ,  探索 ,  制約 ,  動的ニューラルネットワーク ,  プランナ