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J-GLOBAL ID：202102214129995277   整理番号：21A0568702

産業4.0技術に基づく動的経路計画システム【JST・京大機械翻訳】

A Dynamic Route-Planning System Based on Industry 4.0 Technology

著者 (3件)： Duc Duy Nguyen ,  Huu Thong Tran ,  Nananukul Narameth
資料名： Algorithms (Web)  (Algorithms (Web))
巻： 13  号： 12  ページ： 308  発行年： 2020年 
JST資料番号： U7130A  ISSN： 1999-4893  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： スイス (CHE)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 産業4.0技術のアベイラビリティにより,自動化システムへの大きなデータ分析の応用が可能である。倉庫または倉庫内の製品の分布は,産業4.0技術に基づく自動化から利益を得ることができる地域である。本論文では,倉庫内の自動誘導車のための動的経路計画システムの開発に焦点を当てた。本研究では,実時間障害物による動的ルーティング問題を考察した。この研究分野における重要問題は,限られた計算資源を有する自動誘導車両に関する実装に適したリアルタイム経路計画アルゴリズムの欠如である。問題のための操作経路を決定するための機械学習方法論と同様に,最適化モデルを提案した。大きな消費者製品ディストリビュータの倉庫の内部レイアウトを用いて,方法論の性能を試験した。Gazeboに基づくシミュレーション環境を開発し,経路計画システムの実装をテストするために使用した。計算結果は,提案した機械学習方法論が18の貯蔵ラックと67の経路セグメントを有する倉庫の実際の内部レイアウトのために98%までの試験精度を有する経路を作り出すことができることを示した。機械学習構成が予測精度にいかに影響するかについての経営的洞察も提供した。Copyright 2021 The Author(s) 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 ,  シミュレーション ,  計算機シミュレーション ,  自動化 ,  倉庫 ,  ニューラルネットワーク ,  アベイラビリティ ,  経路選定 ,  消費財 ,  無人搬送車 ,  機械学習 ,  *経路探索
準シソーラス用語： 予測精度 ,  最適化モデル ,  計算資源 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： 人工ニューラルネットワーク ,  経路計画システム ,  機械学習 ,  Aスター ,  最短経路モデル

分類 (1件)： ロボットの運動・制御  (IC04012J)

引用文献 (24件)：

• Palka, D.; Ciukaj, J. Prospects for development movement in the industry concept 4.0. Multidiscip. Asp. Prod. Eng. 2019, 2, 315-326.
• AI and Robotics Automation in Consumer-Driven Supply Chains: A Rapidly Evolving Source of Competitive Advantage. PA Consulting Group and the Consumer Goods Forum. 2018. Available online: https://www.theconsumergoodsforum.com/wp-content/uploads/2018/04/201805-CGF-AI-Robotics-Report-with-PA-Consulting.pdf (accessed on 1 June 2018). D’Andrea, R.; Wurman, P. Future challenges of coordinating hundreds of autonomous vehicles in distribution facilities. In Proceedings of the 2008 IEEE International Conference on Technologies for Practical Robot Applications, Woburn, MA, USA, 10-11 November 2008; pp. 80-83.
• Liu, X.; Gong, D. A comparative study of A-star algorithms for search and rescue in perfect maze. In Proceedings of the 2011 International Conference on Electric Information and Control Engineering, Wuhan, China, 25-27 March 2011; pp. 24-27.
• ElHalawany, B.M.; Abdel-Kader, H.M.; TagEldeen, A.; Elsayed, A.E.; Nossair, Z.B. Modified a* algorithm for safer mobile robot navigation. In Proceedings of the 2013 5th International Conference on Modelling, Identification and Control (ICMIC), Tianjin, China, 13-15 July 2019; pp. 74-78.
• Contreras-González, A.-F.; Hernández-Vega, J.-I.; Hernández-Santos, C.; Palomares-Gorham, D.-G. A method to verify a path planning by a back-propagation articial neural network. In Proceedings of the LANMR, Puebla, Mexico, 15 August 2016; pp. 98-105.

タイトルに関連する用語 (2件)： 産業 ,  経路計画