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J-GLOBAL ID：202102222885229816   整理番号：21A0671101

安全で効率的な都市運転のためのタスク運動計画【JST・京大機械翻訳】

Task-Motion Planning for Safe and Efficient Urban Driving

著者 (4件)： Ding Yan (SUNY Binghamton,Department of Computer Science) ,  Zhang Xiaohan (SUNY Binghamton,Department of Computer Science) ,  Zhan Xingyue (SUNY Binghamton,Department of Computer Science) ,  Zhang Shiqi (SUNY Binghamton,Department of Computer Science)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2020  号： IROS  ページ： 2119-2125  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： 自律車両は,タスクレベルで計画する必要があり,例えば,効率が主要な関心事である,人々のサービス要求を充足するために,左および回転権利の併合のような記号的行動のシーケンスを計算する必要がある。同時に,車両は,安全が最も重要な運動レベルで動作を実行するために連続軌道を計算する必要がある。自律運転におけるタスクモーション計画は,運動レベル安全性を保証しながら,タスクレベル効率を最大化する問題に直面している。この目的のために,著者らは,都市運転(TMPUD)のためのアルゴリズムタスク移動計画を開発し,初めて,タスクと運動計画者が運転行動の安全レベルについて通信することを可能にする。TMPUDは現実的な都市運転シミュレーションプラットフォームを用いて評価した。結果は,TMPUDが,運転行動の安全性を確実にする一方で,効率の文献からの競合基準よりも著しく優れていることを示唆する。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 ,  *都市
準シソーラス用語： 自律性 ,  *運動計画 , 【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 (3件)： 都市 ,  タスク ,  運動計画