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J-GLOBAL ID：202202213020748355   整理番号：22A0980746

改良型遅延シータ*のフレームワークにおけるCNNベース知的3D経路計画アルゴリズム【JST・京大機械翻訳】

CNN-Based Intelligent 3D Path Planning Algorithm in the Framework of the Improved Lazy Theta*

著者 (3件)： Yin Yuwan (School of Astronautics, Northwestern Polytechnical University, Xi’an, People’s Republic of China) ,  Ning Xin (School of Astronautics, Northwestern Polytechnical University, Xi’an, People’s Republic of China) ,  Ning Xin (National Key Laboratory of Aerospace Flight Dynamics, Northwestern Polytechnical University, Xi’an, People’s Republic of China)
資料名： Lecture Notes in Electrical Engineering  (Lecture Notes in Electrical Engineering)
巻： 861  ページ： 457-466  発行年： 2022年 
JST資料番号： W5070A  ISSN： 1876-1100  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： ドイツ (DEU)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 本論文では,3D地形環境における経路計画の問題を解決するために,改良Lazy θ*のフレームワークにおけるCNNベースのインテリジェント経路計画アルゴリズムを提案した。提案したアルゴリズムのキーポイントは,経路の安全係数と全体の長さが,総合的に考慮することである。これらの2つの因子を考慮することによって,短期,安全,および円滑な経路を,3D地形環境において効率的に,そして,自動的に計画することができた。障害物のエッジに近い経路移動の問題を解決し,複数の障害物間で危険な通過をするために,CNNを用いて,連続で安全な3D地形図を作成し,経路の安全性を確保するためにノード拡張の方法を改善した。さらに,重み自己調整戦略を導入し,経路コスト関数を最適化し,低探索効率の問題を解決した。シミュレーション結果は,通常のA*アルゴリズムおよびLazy θ*アルゴリズムと比較して,本論文で提案した改良インテリジェントLazy θ*アルゴリズムによって計画された経路は,より安全で,より滑らかであり,そして,探索効率はより高く,そしてそれは,異なるタスクシナリオに従って,異なる計画対象に適用することができる。Copyright The Author(s), under exclusive license to Springer Nature Singapore Pte Ltd. 2022 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 ,  最適化 ,  シミュレーション ,  ニューラルネットワーク ,  環境 ,  費用関数 ,  地形図 ,  地形 ,  障害物 ,  *三次元 ,  安全係数 ,  *経路探索
準シソーラス用語： 探索効率 ,  A*アルゴリズム ,  畳込みニューラルネットワーク , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (3件)： 3D経路計画 ,  Lazy Theta* ,  畳込みニューラルネットワーク

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 (6件)： 遅延 ,  フレームワーク ,  CNN ,  3D ,  経路計画 ,  アルゴリズム