マルチロボット限界オーバウォッチのためのBayes最適化ベース信頼性モデル【JST・京大機械翻訳】

Zheng Huanfei; Smereka Jonathon M.; Mikluski Dariusz; Wang Yue

プレプリント

J-GLOBAL ID：202202215522659186 整理番号：22P0024115

マルチロボット限界オーバウォッチのためのBayes最適化ベース信頼性モデル【JST・京大機械翻訳】

Bayesian Optimization Based Trustworthiness Model for Multi-robot Bounding Overwatch

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発行年： 2022年01月05日プレプリントサーバーでの情報更新日： 2022年01月05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)

マルチロボットシステム(MRS)結合オーバーウォッチにおいて,各ステップでのオーバーウォッチの選択とロボットの位置が信頼性があるかどうかを決定することが重要である。本論文では,MRSに対するBayes最適化に基づく計算信頼性モデル(CTM)を開発し,オーバーウォッチポイントを選択した。CTMは,トラバータビリティや視線のようなロボットの状況認識情報を参照することにより,オーバーウォッチポイント上のMRSに対するリアルタイム信頼性評価を提供できる。評価は,そのロボットチームメンバーを,バウンディングオーバーウォッチの間,保護する際の各ロボットの信頼性を定量化できる。信頼性評価は,ワークスペースにおける各ロボットのための動的コストマップを生成でき,最も信頼できる有界オーバーワッチ経路を得るのに役立つ。提案したBayesベースCTMと動き計画は,データ収集における作業空間に対する探索の数を減らし,CTM学習効率を改善する。また,MRSは,マルチロボット結合オーバーウォッチタスクに対する動的で不確実な環境を扱うことができる。ロボットシミュレーションを,提案したフレームワークの有効性を実証するために,ROS Gazeboにおいて実行した。【JST・京大機械翻訳】

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, , , , , 【Automatic Indexing@JST】

ロボットの運動・制御 , 人工知能

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