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J-GLOBAL ID：202102279581635688   整理番号：21A1773197

目標取得のための相互情報制御:移動センサを用いたガス/化学プルーム源を局在化する方法【JST・京大機械翻訳】

Mutual Information Control for Target Acquisition: A Method to Localize a Gas/Chemical Plume Source Using a Mobile Sensor

著者 (2件)： Bourne Joseph R. (University of Utah, Salt Lake City, UT) ,  Leang Kam K. (University of Utah, Salt Lake City, UT)
資料名： ASME Conference Proceedings  (ASME Conference Proceedings)
号： DSCC2017  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： 本論文では,ガス/化学漏れの源のような未知のターゲットを位置決めするために,モバイルロボットセンサ,例えば,無人航空機または地上車両(UAVまたはUGV)をセンサで最適に誘導するために,相互情報とBayesフィルタを利用する動き制御アルゴリズムを示した。特に,最適フィードフォワード入力は,事後分布に関して,ロボットが不確実性を最小化するように移動することを見出す。定式化はロボットの動力学モデルとセンサの確率的測定モデルに依存する。さらに,推定量の不確実性が最小化され,即ち,情報の獲得が最大になるような効用関数を定義した。このアプローチを,検証のために3つの異なるセンサモデルを有する単一ロボットに適用した。特に,化学濃度センサの場合,Gaussプルーム尤度モデルを仮定し,シミュレーション結果により,単一ロボットが未知源を効果的に局所化でき,この方式の有効性を実証した。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： シミュレーション ,  不確実性 ,  ロボット ,  フィードフォワード ,  *プルーム ,  効用関数 ,  無人機 ,  センサ ,  推定量 ,  定式化 ,  携帯電話
準シソーラス用語： 尤度 ,  動力学モデル ,  Bayesフィルタ ,  事後分布 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： ロボットの運動・制御  (IC04012J)

タイトルに関連する用語 (5件)： 目標 ,  移動センサ ,  化学 ,  プルーム ,  局在化