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J-GLOBAL ID：202002225969646849   整理番号：20A1700643

予測人工ポテンシャル場に基づく無人表面車両のための経路計画【JST・京大機械翻訳】

Path planning for unmanned surface vehicle based on predictive artificial potential field

著者 (4件)： Song Jia (School of Astronautics, Beihang University, Beijing, China) ,  Hao Ce (School of Astronautics, Beihang University, Beijing, China) ,  Hao Ce (Department of Mechanical Engineering, University of California, Berkeley, CA, USA) ,  Su Jiangcheng (School of Astronautics, Beihang University, Beijing, China)
資料名： International Journal of Advanced Robotic Systems (Web)  (International Journal of Advanced Robotic Systems (Web))
巻： 17  号： 2  ページ： 1729881420918461  発行年： 2020年 
JST資料番号： U7018A  ISSN： 1729-8814  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： 高速無人表面車両の経路計画は,サイリング時間を減らし,エネルギーを節約するために,より複雑な要求を提起する。本論文では,新しい予測人工ポテンシャル場を,時間情報とより円滑な経路を計画する予測可能性を用いて提案した。局所最小における車両動力学と到達可能性を有する人工ポテンシャル場の原理を研究した。グローバルおよび局所的経路計画に従って,最も最先端の伝統的人工ポテンシャル場とその欠点を最初に解析した。次に,著者らは,3つの修正(角度限界,速度調整および予測可能性)を有する予測人工ポテンシャル場を提案し,生成経路の実現可能性および平坦性を改善した。さらに,著者らは,従来の人工ポテンシャル場と予測人工ポテンシャル場の間の性能を比較し,そこでは,予測人工ポテンシャル場が,最大旋回角を上手く制限し,ショートサイリング時間を短くし,障害を知的に回避する。シミュレーション結果から,予測人工ポテンシャル場が凹地極小問題を解決でき,特殊シナリオにおける到達可能性を強化することができることを検証した。したがって,予測人工ポテンシャル場によって発生するより妥当な経路は,サイリング時間を減らし,無人表面車両のためのより多くのエネルギーを保存するのを助ける。Copyright The Author(s) 2020 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 ,  速度制御 ,  平坦性 ,  凹形 ,  予測可能性 ,  *経路探索
準シソーラス用語： 時間情報 ,  車両力学 ,  人工ポテンシャル場 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (4件)： 凹型局所最小 ,  予測人工ポテンシャル場 ,  無人表面車両 ,  障害物回避

分類 (1件)： ロボットの運動・制御  (IC04012J)

タイトルに関連する用語 (3件)： 予測 ,  人工ポテンシャル場 ,  経路計画