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J-GLOBAL ID:202102226816542746   整理番号:21A0579837

空中群の出現の加速【JST・京大機械翻訳】

Accelerating Emergence of Aerial Swarm
著者 (3件):
資料名:
巻: 10  号: 22  ページ: 7986  発行年: 2020年 
JST資料番号: U7135A  ISSN: 2076-3417  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)
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ここでは,統合から特に利益を得ることができる,ある学際的研究を利用するための方法論とフレームワークを提示した。本論文では,制御理論の厳密な導出とシミュレーション結果の統計解析を,自由境界条件の下での空中スウォームシナリオにおける順序の出現を,検証して,最適化するために,有機的に統一した。各無人機(UAV)は単純化数学モデルによって調整され,それに基づいて,分散群れプロトコルを空中スウォームのための実行可能な解決策として提案した。初期相互作用ネットワークを接続する条件に関して,LaSalleKrasovskii不変性原理を実行して,上記のアルゴリズムの有効性を検証した。しかし,群れに関するほとんどの既存の結果は,工学的応用から遠い。基本的な課題は,これらのUAVsの限られた飛行能力と実時間運転要求を考慮して,低コストエネルギーと時間節約ソリューションを提示する方法である。よく知られているように,個人間の不必要な相互作用が除去されるならば,エネルギー消費を減らすことができる。したがって,本論文の別の貢献は,相互作用要件に関してUAVのための既存の群れアルゴリズムの正確な最適化を提案することである。エネルギーおよび時間測定ならびにスケーラビリティ効果を,統計的有意性および強度に関して評価した。結果は,最小相互作用を採用する群れ制御プロトコルが最も有望なスウォームであることを示した。Copyright 2021 The Author(s) All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】
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, 【Automatic Indexing@JST】
分類 (4件):
分類
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ロボットの運動・制御  ,  航空機の運動性・安定性・操縦性  ,  計器,誘導・制御装置一般  ,  操縦・制御系統 
引用文献 (31件):
  • Chung, S.J.; Paranjape, A.A.; Dames, P.; Shen, S.J.; Kumar, V. A survey on aerial swarm robotics. IEEE Trans. Robot. 2018, 34, 837-855.
  • Berrondo, M.; Sandoval, M. Defining emergence: Learning from flock behavior. Complexity 2016, 21, 69-78.
  • Brambilla, M.; Ferrante, E.; Birattari, M.; Dorigo, M. Swarm robotics: A review from the swarm engineering perspective. Swarm Intell. 2013, 7, 1-41.
  • Arafat, M.Y.; Moh, S. Localization and Clustering Based on Swarm Intelligence in UAV Networks for Emergency Communications. IEEE Internet Things J. 2019, 6, 8958-8976.
  • Vasarhelyi, G.; Viragh, C.; Somorjai, G.; Nepusz, T.; Eiben, A.E.; Vicsek, T. Optimized flocking of autonomous drones in confined environments. Sci. Robot. 2018, 3.
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