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J-GLOBAL ID：202002275476559573   整理番号：20A0374825

多ロボット運動計画のための分散モデル予測制御によるオンライン軌道生成【JST・京大機械翻訳】

Online Trajectory Generation With Distributed Model Predictive Control for Multi-Robot Motion Planning

著者 (3件)： Luis Carlos E. (Dynamic Systems Lab, Institute for Aerospace Studies, University of Toronto, Toronto, Canada) ,  Vukosavljev Marijan (Dynamic Systems Lab, Institute for Aerospace Studies, University of Toronto, Toronto, Canada) ,  Schoellig Angela P. (Dynamic Systems Lab, Institute for Aerospace Studies, University of Toronto, Toronto, Canada)
資料名： IEEE Robotics and Automation Letters  (IEEE Robotics and Automation Letters)
巻： 5  号： 2  ページ： 604-611  発行年： 2020年 
JST資料番号： W2448A  ISSN： 2377-3766  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： 複数のロボットに対して実時間で軌跡を生成するための分散モデル予測制御(DMPC)アルゴリズムを提案した。著者らは,遷移タスクにおける非衝突軌道を効率的に計算するために,以前の研究で提示されたオンデマンド衝突回避法を採用した。事象誘発再計画戦略を提案し,擾乱を説明した。著者らのシミュレーション結果は,提案した衝突回避法が,よく研究されているBuffed Voronoi Cell(BVC)アプローチと比較して,マルチエージェントポイントからポイントへの遷移を完了するのに必要な移動時間の約50%を平均して低減できることを示した。さらに,それは,18m~3アリーナにおいて,30mサイズの方形回転子エージェントを用いて,90%以上の成功率で,高密度のエージェントによる遷移タスクにおいて,より高い成功率を示した。このアプローチは,近い近接性で飛行する最大20ドロロンの群れで実験的に検証された。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 ,  エージェント ,  *ロボット ,  マルチロボット ,  衝突回避 ,  シミュレーション ,  計算機シミュレーション
準シソーラス用語： 近接性 ,  成功率 ,  移動時間 ,  マルチエージェント ,  オンデマンド ,  実時間 ,  *軌道生成 ,  *オンライン ,  *運動計画 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (3件)： 人工知能  (JE08000Z) ,  計算機網  (JC03000K) ,  通信網  (ND07030A)

タイトルに関連する用語 (5件)： ロボット ,  運動計画 ,  分散モデル予測制御 ,  オンライン ,  軌道生成