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J-GLOBAL ID：202102256468570405   整理番号：21A1820537

油流出マッピングのための協調無人航空機を用いた分散知能アプローチ【JST・京大機械翻訳】

A Distributed Intelligence Approach to Using Collaborating Unmanned Aerial Vehicles for Oil Spill Mapping

著者 (3件)： Odonkor Philip (University at Buffalo, Buffalo, NY) ,  Ball Zachary (University at Buffalo, Buffalo, NY) ,  Chowdhury Souma (University at Buffalo, Buffalo, NY)
資料名： ASME Conference Proceedings  (ASME Conference Proceedings)
号： IDETC-CIE2017  ページ： Null  発行年： 2017年 
JST資料番号： A0478C  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： 魚類の学校へのスウォーピングから,自然のマルチエージェントスウォームシステムによって示される複雑な緊急行動は,実世界の課題へのそれらの応用に対する説得力のある基盤を提示する。本論文では,小型(非開発)無人航空機の協調チームを使用する,複雑な沖合油流出をマッピングするための,スウォーム-インテリジェントインスパイアなアプローチを提案することにより,この可能性について資本化した。占有グリッドのアイデアを活用することにより,エージェントレベルの状況認識を可能にする新しい確率マップ概念を開発し,一方,計算オーバヘッド(<1秒における知能生成に対する画像データ)と通信オーバヘッド(スウォームエージェントを横断した平均データ共有の<1.7KB)を大幅に削減する。確率マップは,スウォームダイナミックスの原理と,地図開発と探索に向けた動的選好シフトを可能にするルールベース推論アプローチを用いて,方法ポイント計画のためにさらに活用される。オイルの検出は,カラーベースのセグメンテーションアプローチに由来する異常検出の一般化可能な概念を用いて行われる。実際の油漏れ画像から導いた2つの模擬事例研究を,提案した方法の強みを強調する結果で提示した。Please refer to the publisher for the copyright holders. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： セグメンテーション ,  油漏れ ,  *無人機 ,  事例研究 ,  スウォーム ,  エージェント
準シソーラス用語： 状況認識 ,  オーバヘッド ,  異常検出 ,  沖合 ,  通信オーバーヘッド ,  マルチエージェント , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 人工知能  (JE08000Z)

タイトルに関連する用語 (5件)： 油流出 ,  マッピング ,  協調 ,  無人航空機 ,  知能