非線形機会制約付き運動計画のためのモーメント状態動的システム【JST・京大機械翻訳】

Wang Allen; Jasour Ashkan; Williams Brian

プレプリント

J-GLOBAL ID：202202204913155296 整理番号：22P0126071

非線形機会制約付き運動計画のためのモーメント状態動的システム【JST・京大機械翻訳】

Moment State Dynamical Systems for Nonlinear Chance-Constrained Motion Planning

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発行年： 2020年03月23日プレプリントサーバーでの情報更新日： 2020年03月28日
JST資料番号： O7000B 資料種別：プレプリント
記事区分：プレプリント発行国：アメリカ合衆国 (USA) 言語：英語 (EN)

チャンス制約運動計画は,状態の不確実性に伝播する動力学の不確実性を必要とする。非線形モデルが使用されるとき,状態分布に関するGauss仮定は,非線形動力学を通して伝播するほぼすべてのランダム変数が非Gauss状態分布をもたらすので,必ずしも適用されない。これに対処するために,最近の研究は,非Gauss状態分布に対する機会制約を強制するためのモーメントベースアプローチを開発した。しかし,これらの状態分布の必要な統計的モーメントを決定するためには,高速で正確なモーメント伝搬法がまだ不足している。このギャップに取り組むために,確率的動的システムを与えるフレームワークを提示し,状態分布のモーメントに擾乱ランダム変数のモーメントを伝播するために使用できるモーメント状態に関して,新しい動的システムをアルゴリズム的に探索できる。鍵アルゴリズム,TreeRingは,三角多項式系と呼ぶ非線形系の大きなクラスに適用できる。用例応用として,著者らは線形化なしで非線形Dubinの自動車モデルを通して不確実性を伝播する分布的にロバストなRRT(DR-RRT)アルゴリズムを提示した。【JST・京大機械翻訳】

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, , , , , 【Automatic Indexing@JST】

システム同定

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