文献

J-GLOBAL ID：202002292130610838   整理番号：20A2320780

大規模農業における圃場地上ロボットの長期間かつロバストな展開のための階層的フレームワーク【JST・京大機械翻訳】

A Hierarchical Framework for Long-term and Robust Deployment of Field Ground Robots in Large-Scale Farming

著者 (5件)： Eiffert Stuart (The University of Sydney,Australia,NSW 2006) ,  Wallace Nathan D. (The University of Sydney,Australia,NSW 2006) ,  Kong He (The University of Sydney,Australia,NSW 2006) ,  Pirmarzdashti Navid (The University of Sydney,Australia,NSW 2006) ,  Sukkarieh Salah (The University of Sydney,Australia,NSW 2006)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2020  号： CASE  ページ： 948-954  発行年： 2020年 
JST資料番号： W2441A  資料種別： 会議録 (C)
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： 農場のような動的環境で動作するロボットの長期自律性を達成することは,大きな課題である。おそらく,これを達成する最も要求する要因は,エネルギー,家畜や人々のような移動個体の存在における計画,および未知および波状地形の取り扱いのような,オンボード資源制約である。これらの考察は,長期,資源効率および堅牢な自律性を達成するために,ロボットを即時行動に適応させる必要がある。これを達成するために,著者らは,環境内の移動個体の動的応答を考慮しながら,局所動的経路プランナーを長期目的ベースプランナーと高度運動制御法と統合する階層的フレームワークを提案した。フレームワークは,エネルギー意識ミッション計画,動的環境における経路計画,および後退水平運動制御に関する著者らの最近の研究によって動機づけられて,合成される。本論文では,提案フレームワークを詳述し,ロボットプラットフォーム上でのその統合を概説した。大規模な模擬試験における戦略を評価し,動的環境を横断して土壌サンプリング,除草および再充電のようなタスクを完成させるための客観的方法点間を横断し,大規模農業のような実世界アプリケーションに対する移動個体および障害物の存在において,長期ミッション計画をロバストに適応させる能力を実証した。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： シミュレーション ,  農業 ,  *ロボット ,  動的応答 ,  家畜 ,  制御方式 ,  応用プログラム ,  農場 ,  *ロバスト性 ,  運動制御 ,  経路探索
準シソーラス用語： 自律性 ,  ロボットプラットフォーム ,  動的環境 ,  プランナ , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I)

タイトルに関連する用語 (8件)： 大規模 ,  農業 ,  圃場 ,  地上 ,  ロボット ,  ロバスト ,  展開 ,  フレームワーク