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J-GLOBAL ID：202102263996738263   整理番号：21A0671478

変化する環境のためのロードマップサブサンプリング【JST・京大機械翻訳】

Roadmap Subsampling for Changing Environments

著者 (3件)： Murray Sean (Duke University,Department of Electrical and Computer Engineering) ,  Konidaris George D. (Brown University,Department of Computer Science) ,  Sorin Daniel J. (Duke University,Department of Electrical and Computer Engineering)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2020  号： IROS  ページ： 5664-5670  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： 事前計算ロードマップは,効果的なマルチクエリ運動計画を可能にする:ロードマップは障害物が存在しないならばロボットのために構築することができ,次に,質問時間で観察される障害物によって無効化されたエッジの後,残りのロードマップを通しての経路探索は,衝突のない計画を返す。しかし,大きなロードマップは記憶集約的であり,実際の使用には遅すぎる。大きなロードマップを圧縮するためのアルゴリズムを提示し,衝突検出位相は計算予算に適合し,一方,高品質経路を見つける高い確率を保持した。著者らのアルゴリズムは,エッジ故障の確率が衝突を引き起こすクエリー時間障害の確率を,信頼できないネットワークとしてロードマップを処理することによって,グラフ理論とデータマイニングからの作業を適応させる。4つの運動計画ベンチマークのセットで,得られたロードマップの品質を実験的に評価した。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 ,  グラフ理論 ,  故障 ,  ネットワーク ,  ロボット ,  位相 ,  ベンチマーク ,  データマイニング ,  経路探索
準シソーラス用語： サブサンプリング ,  *ロードマップ ,  運動計画 ,  衝突検出 ,  クエリー ,  高品質 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I) ,  パターン認識  (JE07000S)

タイトルに関連する用語 (1件)： 環境