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J-GLOBAL ID：202002279820627084   整理番号：20A2331553

動的環境で動作する車輪型移動ロボットのためのトレンドを意識した運動計画【JST・京大機械翻訳】

Trend-aware motion planning for wheeled mobile robots operating in dynamic environments

著者 (5件)： Liu Sheng (College of Computer Science, Zhejiang University of Technology , Hangzhou, China) ,  Dai Fengji (College of Computer Science, Zhejiang University of Technology , Hangzhou, China) ,  Zhang Shaobo (College of Computer Science, Zhejiang University of Technology , Hangzhou, China) ,  Wang Yangqing (College of Computer Science, Zhejiang University of Technology , Hangzhou, China) ,  Wang Zhenhua (College of Computer Science, Zhejiang University of Technology , Hangzhou, China)
資料名： International Journal of Advanced Robotic Systems (Web)  (International Journal of Advanced Robotic Systems (Web))
巻： 17  号： 4  ページ： 1729881420925292  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： 計画衝突フリー軌道は,動的環境で動作する車輪付き移動ロボットにとって,安全で効率的に必須である。ほとんどの現在の軌道生成方法は,静的地図における最適軌道の達成と,障害物の正確な動き推定に依存する静的としての動的障害物を考慮することに焦点を合わせている。しかし,現実的応用では,低信頼運動推定を持つ動的障害物を扱うことは一般的な状況である。さらに,不正確な動き推定は運動予測の貧弱な品質をもたらす。そのような動的環境において安全で滑らかな軌跡を生成するために,動的障害物回避のための傾向意識運動計画(TAMP)と呼ばれる運動計画アルゴリズムを提案し,それは時間-弾性バンドと結合した。静的として動的障害物を考慮する代わりに,著者らの計画手法は与えられた推定に基づく障害物の移動傾向を予測する。続いて,この手法は動的障害物から離れた軌跡を生成し,一方,障害物の移動傾向を回避する。多重制約に対処するために,最適化アプローチを採用して,生成された軌道を洗練し,コストを最小にした。他の最先端の方法に対する著者らのアプローチの比較を行う。結果は,TAMPによって作り出される軌道が,障害物の運動予測の貧弱な品質を取り扱うためにロバストであり,より良い効率と性能を有することを示した。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： アルゴリズム ,  最適化 ,  弾性 ,  最適軌道 ,  多重化 ,  *移動ロボット ,  ロバスト性 ,  障害物回避 ,  動き推定
準シソーラス用語： 軌道生成 ,  *運動計画 ,  動的環境 ,  *車輪型ロボット , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： 局所運動計画 ,  動的障害物回避 ,  無衝突軌道生成 ,  軌道最適化 ,  車輪型移動ロボット

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)： 動的環境 ,  車輪型移動ロボット ,  トレンド ,  意識 ,  運動計画