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J-GLOBAL ID:202002285045531923   整理番号:20A1869726

異種MAVスウォームのためのH-DrunkWalk協調および適応ナビゲーション【JST・京大機械翻訳】

H-DrunkWalk Collaborative and Adaptive Navigation for Heterogeneous MAV Swarm
著者 (7件):
資料名:
巻: 16  号:ページ: 1-27  発行年: 2020年 
JST資料番号: W5706A  ISSN: 1550-4859  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)
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大規模マイクロ航空車両(MAV)スウォームは,環境モニタリング,都市監視,探索および救助などの応用における状況認識のための有望な解決策を提供する。しかし,これらのシナリオは,個々のノードのオンボード能力の局所化インフラストラクチャと限界コストとサイズを提供しず,ノードが適切な事前割り当て場所に自律的にナビゲートするのを困難にする。本論文では,H-DrunkWalk,協調的および適応的技法を,操作のために以前に前処理されていない環境において,不均一MAVスウォームナビゲーションのために提示する。異種MAVスウォームによる作業では,H-DrunkWalkは協調を通して高精度を達成するが,まだ全体のスウォームの低コストを維持する。異種MAVスウォームは2種類のノードから成る。(1)限られたセンシング,通信,計算能力,および(2)プレミアムセンシング,通信,計算能力を有する先進MAVを有する基本的MAV。このネットワーク化されたMAVスウォーム研究の背後にある重要な焦点は,(1)個々のノードの限界を克服し,システム全体のセンシング目的を効率的に達成するための協調に頼ることであり,(2)基本的なMAVがその性能を改善するのを助けるために,先進MAVを完全に利用することである。実MAVテストベッド実験と大規模物理特徴ベースシミュレーションに基づく評価は,従来の非協力的および非適応的方法(マップバイアスによるデッドレコニング)と比較して,このシステムが位置推定誤差において最大6×低減を達成し,与えられた時間と精度制約の下でナビゲーション成功率の3×改善を達成することを示した。さらに,環境,不均一構造,および位置推定の品質を包括的に考慮することにより,H-DrunkWalkはハードウェアアップグレードの2×性能改善(平均)をもたらす。Please refer to this article’s citation page on the publisher website for specific rights information. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】
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分類 (2件):
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移動通信  ,  人工知能 
タイトルに関連する用語 (5件):
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