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J-GLOBAL ID：202102285154985904   整理番号：21A0579699

スケルトン化情報の高速探索ランダムツリーを用いた移動ロボットのための階層的経路計画【JST・京大機械翻訳】

Hierarchical Path-Planning for Mobile Robots Using a Skeletonization-Informed Rapidly Exploring Random Tree*

著者 (1件)： Ryu Hyejeong (Department of Mechatronics Engineering, Kangwon National University, Chuncheon KR24341, Korea)
資料名： Applied Sciences (Web)  (Applied Sciences (Web))
巻： 10  号： 21  ページ： 7846  発行年： 2020年 
JST資料番号： U7135A  ISSN： 2076-3417  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： スイス (CHE)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 本論文では,大きな複雑な環境に対する効率的,階層的,二次元(2D)経路計画法を示した。2D環境において移動する移動ロボットのために,従来の経路計画アルゴリズムは,単層マップを採用した。提案アプローチは,階層的相互および地域内探索に携わる。セグメント化局所格子マップと安全な接合ノードを用いて,環境のナビゲーション可能グラフを構築した。ナビゲーション可能グラフとグラフ探索アルゴリズムを用いて地域間経路を得た。ランダムツリー*(SIRRT*)を迅速に探索したスケルトン化により,各マップセグメントに対して収束した領域内経路を効率的に計算する。提案した階層的経路計画アルゴリズムのサンプリングプロセスは,開始と目標領域でのみ局所的に実行され,一方,従来の経路計画は,全環境にわたってサンプリングを処理すべきである。開始位置から目標位置までの全経路は,従来の単層法よりも階層的手法を用いてより迅速かつロバストに達成できる。階層的経路計画の性能を公的に利用可能なベンチマーク環境を用いて解析した。Copyright 2021 The Author(s) 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 ,  接合 ,  セグメンテーション ,  二次元 ,  単一層 ,  *移動ロボット ,  ベンチマーク ,  ロバスト性 ,  *経路探索
準シソーラス用語： 探索アルゴリズム ,  グラフ構造 ,  目標位置 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： 経路計画 ,  移動ロボット ,  ランダムツリーの高速探索 ,  グリッドマップセグメンテーション ,  環境グラフ構造

分類 (1件)： ロボットの運動・制御  (IC04012J)

引用文献 (34件)：

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• Kim, Y.; Kwon, S. A heuristic obstacle avoidance algorithm using vanishing point and obstacle angle. Intell. Serv. Robot. 2015, 8, 175-183.
• Pérez-Higueras, N.; Jardón, A.; Rodríguez, Á.; Balaguer, C. 3D Exploration and Navigation with Optimal-RRT Planners for Ground Robots in Indoor Incidents. Sensors 2020, 20, 220.
• Kang, G.; Kim, Y.B.; Lee, Y.H.; Oh, H.S.; You, W.S.; Choi, H.R. Sampling-based motion planning of manipulator with goal-oriented sampling. Intell. Serv. Robot. 2019, 12, 265-273.
• Dolgov, D.; Thrun, S.; Montemerlo, M.; Diebel, J. Path planning for autonomous vehicles in unknown semi-structured environments. Int. J. Robot. Res. 2010, 29, 485-501.

タイトルに関連する用語 (4件)： スケルトン ,  高速探索 ,  ロボット ,  経路計画