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J-GLOBAL ID：202002262105689870   整理番号：20A0957988

下部キャノピーにおける四角形のための可変ステップRRT*経路計画アルゴリズム【JST・京大機械翻訳】

A Variable-Step RRT^* Path Planning Algorithm for Quadrotors in Below-Canopy

著者 (5件)： Liu Ben (School of Technology, Beijing Forestry University, Beijing, China) ,  Feng Wenzhao (School of Technology, Beijing Forestry University, Beijing, China) ,  Li Tingting (School of Technology, Beijing Forestry University, Beijing, China) ,  Hu Chunhe (School of Technology, Beijing Forestry University, Beijing, China) ,  Zhang Junguo (School of Technology, Beijing Forestry University, Beijing, China)
資料名： IEEE Access  (IEEE Access)
巻： 8  ページ： 62980-62989  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： 高速探索ランダムツリー(RRT*)アルゴリズムは,多くの静的および動的制約を考慮に入れた,二次回転子の経路計画問題に広く適用されてきた。しかし,従来のRRT*アルゴリズムは,通常,狭い通路と不均一な分散障害物で占められている地下キャノピー環境において,低い収束速度と効率を被っている。本論文では,森林情報データベースを豊かにし,低キャノピーにおける情報を効率的に得るために,改良可変ステップRRT*アルゴリズムを提案した。提案したアルゴリズムにおいて,サンプリングノードを可変確率を有するターゲットバイアスサンプリング戦略によって決定した。ノード生成の効率をさらに増加させて,異なる障害物密度を有する領域における探索時間とセキュリティをバランスさせるために,事象誘発ステップサイズ拡張を双曲線関数に従って提案した。その後,ユークリッド距離と角度制約の両方をノード接続最適化のコスト関数に採用した。次に,経路を経路トリミングとBezier曲線平滑法によってさらに最適化した。最後に,提案したアルゴリズムの実証を示し,その効率を示し,既存のRRT様アルゴリズムとの比較結果により,本アルゴリズムの性能がRRT,RRT*およびDDRRTよりも収束性および精度に関して優れていることを示した。A*,人工ポテンシャル場およびファジィ論理のような他の古典的経路計画法と比較して,著者らの方法はその優位性を示した。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 ,  最適化 ,  トリミング ,  双曲線関数 ,  費用関数 ,  連絡通路 ,  キャノピー ,  ファジィ論理 ,  セキュリティ ,  Bezier曲線 ,  *経路探索
準シソーラス用語： 古典的経路 ,  収束速度 ,  ステップサイズ ,  Euclid距離 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： 無線通信一般  (ND08010L) ,  音響信号処理  (BB03050C)

タイトルに関連する用語 (5件)： キャノピー ,  四角形 ,  可変 ,  経路計画 ,  アルゴリズム