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J-GLOBAL ID：202002270479052369   整理番号：20A2581343

サンプル値Hamilton-Jacobi可到達性に基づく動的環境におけるロバストな運動計画【JST・京大機械翻訳】

Robust Motion Planning in Dynamic Environments Based on Sampled-Data Hamilton-Jacobi Reachability

著者 (4件)： Kleff Sebastien (Department of Automation, Shanghai Jiao Tong University, Shanghai, China. E-mail: [e-mail]) ,  Kleff Sebastien (Key Laboratory of System Control and Information Processing, Ministry of Education of China, Shanghai, China) ,  Li Ning (Department of Automation, Shanghai Jiao Tong University, Shanghai, China. E-mail: [e-mail]) ,  Li Ning (Key Laboratory of System Control and Information Processing, Ministry of Education of China, Shanghai, China)
資料名： Robotica  (Robotica)
巻： 38  号： 12  ページ： 2151-2172  発行年： 2020年 
JST資料番号： H0875A  ISSN： 0263-5747  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： イギリス (GBR)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： SUMMARY:著者らは,可到達性解析に基づく動的環境におけるロバスト運動計画(MP)に対する新規形式アプローチを提案した。伝統的MP法は,通常,形式的ロバスト安全性と性能保証を提供することができないが,著者らのアプローチは,パラメトリック不確実性の下で時変と敵対的環境における安全なタスク達成を確実に保証する。サンプリングデータ(SD)パラダイムに適合するオフライン保証運動計画を計算するために,Hamilton-Jacobi(HJ)可到達性と微分ゲームに関する最近の結果を利用した。また,オンライン証明可能ロバスト安全性保存と目標到達フィードバック制御を合成した。MPに対する可到達性解析の以前の応用とは異なり,著者らの方法論は,任意の時変制約,例えば,障害物や回避目標を追求するような敵対エージェントを扱い,ロボットの構成を考慮した。さらに,HJ投影を用いて,安全保証のトレードオフなしに計算負荷を大幅に削減した。このアプローチの妥当性を,測定誤差を受けるロボットアームの事例研究を通して実証し,それは,予測不可能な追跡者による捕獲を避けながら,既知の時変作業空間で目標を安全に到達してタスクした。最後に,アプローチと研究展望の性能を論じた。Please refer to the publisher for the copyright holders. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： ゲーム ,  作業空間 ,  ロボット ,  フィードバック制御 ,  測定誤差 ,  微分ゲーム ,  事例研究 ,  ロボットアーム ,  *ロバスト性 ,  MP法 ,  エージェント
準シソーラス用語： *運動計画 ,  動的環境 ,  オンライン ,  オフライン , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： ロバストな運動計画 ,  到達可能性解析 ,  サンプル値システム ,  到達回避ゲーム ,  Hamilton-Jacobi-Isaacs方程式

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 (5件)： サンプル値 ,  可到達性 ,  動的環境 ,  ロバスト ,  運動計画