文献

J-GLOBAL ID：202202224412855306   整理番号：22A1172010

トポロジーFourierスパース集合を用いた3Dマップ探査【JST・京大機械翻訳】

3D Map Exploration Using Topological Fourier Sparse Set

著者 (2件)： Lu Bing-Xian (Department of Mathematics, National Central University, Taoyuan, Taiwan) ,  Tseng Kuo-Shih (Department of Mathematics, National Central University, Taoyuan, Taiwan)
資料名： Journal of Intelligent & Robotic Systems  (Journal of Intelligent & Robotic Systems)
巻： 104  号： 4  ページ： 75  発行年： 2022年 
JST資料番号： T0752A  ISSN： 0921-0296  CODEN： JIRSES  資料種別： 逐次刊行物 (A)
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： 3Dマップ探査はロボット工学における重要技術の1つである。しかし,最適な探索経路を見つけることは,未知の環境による挑戦である。本研究は,理論的保証を有する3D環境を探索するために無人航空機(UAV)を可能にするためのトポロジーFourierスパース集合(TFSS)アルゴリズムを提案した。アルゴリズムは,トポロジー的およびサブモジュラアプローチの利点を取るために,Rips複合体をFourierスパース集合表現と結合した。より具体的には,Rips複合体を用いて探索サブゴナルを拡張し,一方,Fourierスパースセットは,サブモジュール最適化問題の形でのサブゴナル選択問題の学習表現を符号化した。空間探査の目的関数は経路制約を有する最大サブモジュール関数として再定式化されるので,欲張りアルゴリズムは最適の[数式:原文を参照]を達成できる。このアルゴリズムで行った実験は,TFSSがNBVアルゴリズムよりも未知の環境[数式:原文を参照]を探索することを証明した。TFSS探査性能はSFSSに近いが,SFSSより50倍速い。Copyright The Author(s), under exclusive licence to Springer Nature B.V. 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 ,  *位相幾何学 ,  符号化 ,  学習 ,  最適化問題 ,  選択問題 ,  複合体 ,  無人機 ,  *集合 ,  目的関数 ,  *三次元 ,  定式化
準シソーラス用語： ロボット工学 ,  欲張りアルゴリズム , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (4件)： 3Dマップ探査 ,  圧縮センシング ,  トポロジー ,  サブモジュール性

分類 (2件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I) ,  パターン認識  (JE07000S)

タイトルに関連する用語 (5件)： トポロジー ,  集合 ,  3D ,  マップ ,  探査