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J-GLOBAL ID：202102251802929318   整理番号：21A0539321

改良粒子群最適化に基づく移動ロボットの経路計画【JST・京大機械翻訳】

Path Planning of Mobile Robot Based on Improved Particle Swarm

著者 (5件)： Qi Yuming (Tianjin University of Technology and Education Institute of Robotics and Intelligent Equipment,Tianjin,300222) ,  Xie Bing (Tianjin University of Technology and Education Institute of Robotics and Intelligent Equipment,Tianjin,300222) ,  Huang Xiaochen (Tianjin University of Technology and Education Institute of Robotics and Intelligent Equipment,Tianjin,300222) ,  Yuan Miao (Tianjin University of Technology and Education Institute of Robotics and Intelligent Equipment,Tianjin,300222) ,  Zhu Chen (Tianjin University of Technology and Education Institute of Robotics and Intelligent Equipment,Tianjin,300222)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2020  号： CAC  ページ： 6937-6944  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： 経路計画は,経路計画において,ロボットナビゲーションと制御の重要な技術のひとつであり,遅い収束速度,貧弱な最適化結果および不完全な探索のようなアリコロニーアルゴリズムの応用において,いくつかの問題があった。移動ロボットの能力を改善するために,大域的静的環境における目標点への最適経路を探索する。本論文では,粒子群最適化とアリコロニーアルゴリズムの二重改良融合アルゴリズムを提案し,経路計画問題を解決した。最初に,静的環境における深さカメラの視覚スラム技術に基づいて,占有グリッドマップを構築した。第2に,改良パーティクルスウォーム最適化-アリコロニーアルゴリズムを,グリッドマップにおける経路計画のために用いて,改良パーティクルスウォーム最適化のグローバル探索能力と探索速度の利点を用いて,サブ最適解を得て,それは改良アリコロニーアルゴリズムにおける初期フェロモン分布の増加に変換して,経路問題の厳密解を改良アリコロニーアルゴリズムの正のフィードバック機構を用いて解決する。最後に,ロボット実験プラットフォームを構築して,改良パーティクルスウォーム最適化とアリコロニー融合アルゴリズムの有効性と実用性を検証した。実験結果は,融合アルゴリズムが移動ロボット経路計画のために一定の誘導役割を有することを示した。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 ,  カメラ ,  *最適化 ,  視覚 ,  順路問題 ,  *ロボット ,  最適航路 ,  フェロモン ,  厳密解 ,  *移動ロボット ,  *経路探索
準シソーラス用語： 最適解 ,  *粒子群最適化 ,  収束速度 ,  蟻コロニー , 【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)： 粒子群最適化 ,  ロボット ,  経路計画