文献

J-GLOBAL ID：202102239436083636   整理番号：21A0229885

ロボット経路計画のための隣接障害物プロセスを有するインフォームドRRT*【JST・京大機械翻訳】

Informed RRT* with Adjoining Obstacle Process for Robot Path Planning

著者 (4件)： Jiang Huanyu (Guangxi University,School of Computer Electronics and Information,Nanning,China) ,  Chen Qiulian (Guangxi University,School of Computer Electronics and Information,Nanning,China) ,  Zheng Yijun (Guangxi University,School of Computer Electronics and Information,Nanning,China) ,  Xu Zhenzhen (Guangxi University,School of Computer Electronics and Information,Nanning,China)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2020  号： ICCT  ページ： 1471-1477  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： 急速探索ランダムツリー(RRT)アルゴリズムはロボット経路計画において効率的で一般的であるが,最適性を保証することができない。RRT*,RRTの拡張,は,非常に遅い速度を有するドメインにおけるランダム最適化ツリーノードによって漸近的最適性に収束することを主張する。元の領域の部分集合である変換楕円内のRRT*によるランダムノードであるRRT*(IRRT*)は,収束速度と最終解品質においてRRT*を凌駕する。しかし,IRRT*は,楕円を構築する現在の解法コストに依存する。楕円が最適解に収束しないならば,サンプリング時間は増加する。本論文では,楕円サンプリングの速度を改善し,大域的に最適な経路を生成する修正IRRT*であるAdjoined障害物IRRT*(AIRRT*)を提案した。AIRRT*は,有効な障害物頂点を得るために,線形補間によるAdjoinedプロセスを使用し,楕円領域を減らし,新しい楕円と新しい解を形成するために,より短い経路に収束する。シミュレーションは,AIRRT*が種々の環境の下で有効時間で最適経路を得ることができて,性能は他のアルゴリズムより良いことを示した。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 ,  最適化 ,  *ロボット ,  最適航路 ,  *経路探索
準シソーラス用語： 最適解 ,  収束速度 ,  最適性 ,  線形補間 ,  IRRT , 【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 (4件)： ロボット ,  経路計画 ,  障害物 ,  プロセス