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J-GLOBAL ID：202102215207551392   整理番号：21A0006304

ロボットの不均一群の軌道追跡に応用した回復力アルゴリズム【JST・京大機械翻訳】

Resilience Algorithm applied to trajectory tracking of a heterogeneous group of robots

著者 (2件)： Cruz-Cando Edison (Escuela Polite ́cnica Nacional,Quito,Ecuador) ,  Abad Torres Jackeline (Escuela Polite ́cnica Nacional,Quito,Ecuador)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2020  号： ANDESCON  ページ： 1-6  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： マルチエージェントシステムにおいて,意図的に誤解情報を共有するか,または失敗(非協力エージェント)を被ったエージェントの存在は,その正常運転に影響する。システムの連結性グラフの特定特性は,この状況を避けるのを助けることができる。ここでは,マルチエージェントシステムのためのレジリエンスアルゴリズムを研究し,そのシステムが大域的タスクに達することができるように適用した。特に,エージェント間の共有情報の偏差に関する連結性グラフ,更新規則,および限界に関する条件を研究して,弾力性コンセンサスを達成した。アルゴリズムおよび解析を,グローバルタスクが形成および軌道追跡である異種ロボットのグループに適用した。さらに,非協力エージェントの同定の後,エージェントの再構成は,グラフのロバスト性が保たれるようにした。Copyright 2021 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 ,  *ロボット ,  弾性 ,  レジリエンス ,  再構成 ,  連結性 ,  ロバスト性 ,  エージェント ,  マルチエージェントシステム
準シソーラス用語： 軌道追跡 , 【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 (6件)： ロボット ,  不均一 ,  軌道追跡 ,  応用 ,  回復 ,  アルゴリズム