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J-GLOBAL ID：202102228954498658   整理番号：21A0905237

ドローンの知的自律スウォームの運動安全性と効率の改善【JST・京大機械翻訳】

Improving Motion Safety and Efficiency of Intelligent Autonomous Swarm of Drones

著者 (4件)： Majd Amin (Faculty of Science and Engineering, Åbo Akademi University, Domkyrkotorget 3, 20500 Turku, Finland) ,  Loni Mohammad (School of Innovation, Design and Engineering, Maelardalen University, 72218 Vaesteras, Sweden) ,  Sahebi Golnaz (Department of Future Technologies, University of Turku, FI-20014 Turku, Finland) ,  Daneshtalab Masoud (School of Innovation, Design and Engineering, Maelardalen University, 72218 Vaesteras, Sweden)
資料名： Drones (Web)  (Drones (Web))
巻： 4  号： 3  ページ： 48  発行年： 2020年 
JST資料番号： U7176A  ISSN： 2504-446X  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： 関心は,監視,知的監視,および救助操作のような様々なミッション-物理アプリケーションにおけるドローンの自律スウォームの使用で成長している。スウォームシステムは,信頼できる操作を保証するために,安全性と効率制約を満たすべきである。運動安全性を最大化するために,著者らは,ドローンが操作環境において互いに,そして/または他のオブジェクトと衝突しないような方法で,スウォームシステムを設計するべきである。一方,ドローンは必要なタスクを信頼性高く完了するために十分な資源を持つことを確実にするため,ドローンの走行距離を最小化することにより,ミッションを遂行しながら効率を達成する必要がある。本論文では,ドローンのスウォームの操作を計画し制御しながら,運動安全性と効率を最大化する新しい統合アプローチを提案した。この目的を達成するために,新しい並列進化ベーススウォームミッション計画アルゴリズムを提案した。進化計算は,効率目標として移動距離を最小にしながら,安全性を最大化するために実行時間でドローンの経路を計画し最適化することを可能にする。定義された制約を効率的に満たすために,著者らの解法は,ソフトウェア開発を通して形式的要求の定義から全体の設計プロセスを考慮する全体的アプローチを促進する。ベンチマーキングの結果は,著者らのアプローチが,最先端のソリューションと比較して,スウォーム制御において,いかなる衝突も無く,10%までの経路効率によって,経路効率を改善することを実証した。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 ,  最適化 ,  信頼性 ,  走行距離 ,  *無人機 ,  応用プログラム ,  *スウォーム ,  ソフトウェア開発 ,  進化的計算
準シソーラス用語： 自律性 ,  ベンチマーキング ,  デザインプロセス ,  実行時間 ,  移動距離 ,  ミッション計画 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (3件)： 安全ナビゲーション ,  進化計算 ,  ドローンの群れ

分類 (1件)： ロボットの運動・制御  (IC04012J)

引用文献 (28件)：

• Otto, A.; Agatz, N.; Campbell, J.; Golden, B.; Pesch, E. Optimization approaches for civil applications of unmanned aerial vehicles (UAVs) or aerial drones: A survey. Networks 2018, 72, 411-458.
• Wild, G.; Murray, J.; Baxter, G. Exploring civil drone accidents and incidents to help prevent potential air disasters. Aerospace 2016, 3, 22.
• Majd, A.; Troubitsyna, E.; Daneshtalab, M. Safety-aware control of swarms of drones. In Proceedings of the International Conference on Computer Safety, Reliability, and Security, Trento, Italy, 12-15 September 2017; Springer: Cham, Switzeland, 2017; pp. 249-260.
• Atashpaz-Gargari, E.; Lucas, C. Imperialist competitive algorithm: An algorithm for optimization inspired by imperialistic competition. In Proceedings of the 2007 IEEE Congress on Evolutionary Computation, Singapore, 25-28 September 2007; pp. 4661-4667.
• Majd, A.; Lotfi, S.; Sahebi, G.; Daneshtalab, M.; Plosila, J. PICA: Multi-population implementation of parallel imperialist competitive algorithms. In Proceedings of the 2016 24th Euromicro International Conference on Parallel, Distributed, and Network-Based Processing (PDP), Heraklion, Greece, 17-19 February 2016; pp. 248-255.

タイトルに関連する用語 (5件)： ドローン ,  自律 ,  スウォーム ,  運動 ,  安全性