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J-GLOBAL ID：202002232751685540   整理番号：20A0902747

C地形経路に基づく四ロボットのためのグリッド地図構築と地形予測【JST・京大機械翻訳】

Grid Map Construction and Terrain Prediction for Quadruped Robot Based on C-Terrain Path

著者 (4件)： Li Zhe (School of Control Science and Engineering, Shandong University, Jinan, China) ,  Li Yibin (School of Control Science and Engineering, Shandong University, Jinan, China) ,  Rong Xuewen (School of Control Science and Engineering, Shandong University, Jinan, China) ,  Zhang Hui (School of Electrical Engineering and Automation, Qilu University of Technology (Shandong Academy of Sciences), Jinan, China)
資料名： IEEE Access  (IEEE Access)
巻： 8  ページ： 56572-56580  発行年： 2020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： 一般的に,グリッドマップベースの経路計画アルゴリズムはロボット分野で採用されている。このアルゴリズムは,標準化された環境情報を表現するためにグリッドマップを使用する。特徴マップと位相マップと比較して,このアルゴリズムはより直接的な方法で環境マップの構築を実現して,速くて,単純で効率的な特性を有した。地形の統合と予測は避けられない問題であり,従来のラスタ地図予測法は地形データそのものの研究に基づいており,経路計画プロセスのための動的補完を欠いている。環境データが変化するとき,分類アルゴリズムを再実行することができて,過去のデータを完全に捨てた。計画された経路は変化しにくいので,地形は安定している傾向がある。この問題を解決するために,本論文は,経路ノードと地形構築と予測方法に従うC(円形)-地形バンドの概念を提案した。最初に,完全経路計画に基づいて,C-Terrain法は,初期モーメントにおける通過点の規則化集合を得た。次に,影響関数値の順序付け順序を得て,それは地形バンドの選択と関連パラメータの調整に依存した。最後に,機械学習のような回帰法を用いて経路と位置地形の予測を完了し,未知の経路と地形を予測した。実験結果は,C-T法の精度と実用値を証明した。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： 予測技法 ,  アルゴリズム ,  標準化 ,  *ロボット ,  ラスタ ,  位相 ,  モーメント ,  機械学習 ,  経路探索
準シソーラス用語： 環境情報 ,  環境地図 ,  分類アルゴリズム , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I) ,  レーダ  (ND13010H)

タイトルに関連する用語 (7件)： 地形 ,  経路 ,  ロボット ,  グリッド ,  地図 ,  構築 ,  予測