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J-GLOBAL ID：202202214359735790   整理番号：22A0577657

多様性のピークを持つ粒子群最適化アルゴリズムを適用した自律移動ロボットの軌道計画【JST・京大機械翻訳】

Trajectory planning of autonomous mobile robots applying a particle swarm optimization algorithm with peaks of diversity

著者 (3件)： Fernandes P.B. (Federal University of South and Southwest of Para, Maraba, Para, Brazil) ,  Oliveira R.C.L. (Federal University of Para, Belem, Para, Brazil) ,  Fonseca Neto J.V. (Federal University of Maranhao, Sao Luis, Maranhao, Brazil)
資料名： Applied Soft Computing  (Applied Soft Computing)
巻： 116  ページ： Null  発行年： 2022年 
JST資料番号： W2175A  ISSN： 1568-4946  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： オランダ (NLD)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 本論文は,静的および動的環境における移動ロボット車両の軌道計画タスクのための,新しい量子行動パーティクルスウォーム最適化(QPSO)アルゴリズムを提示して,強化多様性パーティクルスウォーム最適化(EDPSO)と呼ぶ。このアルゴリズムの主な特徴は,それが個体群における多様性のピークを持ち,効果的に局所極小から脱出することを可能にして,停滞を避けることである。提案したPSOを通して,安全で効率的な経路を得ることができ,エネルギー廃棄物を避け,いくつかの可能な応用におけるシステムインテグリティを維持することが可能である。提案アルゴリズムのパラメータをベンチマーク関数を用いて調整した。同じ関数を用いて,文献において既に確立されたアルゴリズムと比較した。提案アルゴリズムが有望な結果を示すならば,それは4つの環境において,それぞれ異なる複雑性でシミュレートし,ロボットナビゲーションに不適当な危険な領域と地形,および多数の障害物または移動物体さえ示した。さらに,比較のために用いたアルゴリズムもシミュレートし,EDPSOは満足な結果を示した。シミュレーションを通して,提案したアプローチが無衝突で計画された経路をもたらし,このアルゴリズムが最適化中に起こる多様性ピークにより,探索特徴を増加させることを示した。Copyright 2022 Elsevier B.V., Amsterdam. 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 ,  関数 ,  *最適化 ,  廃棄物 ,  移動体 ,  個体群 ,  パラメータ ,  *移動ロボット ,  ベンチマーク ,  *自律ロボット
準シソーラス用語： 自律性 ,  *粒子群最適化 ,  *軌道計画 ,  *自律移動ロボット ,  複雑性 ,  動的環境 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： 粒子群最適化 ,  軌道計画 ,  自律車両 ,  最適化 ,  静的および動的環境

分類 (2件)： ロボットの運動・制御  (IC04012J) ,  人工知能  (JE08000Z)

タイトルに関連する用語 (4件)： 多様性 ,  粒子群最適化アルゴリズム ,  自律移動ロボット ,  軌道計画