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J-GLOBAL ID：202202234324252006   整理番号：22A1064457

COAA* 部分的に観測可能な2D環境で動作するUAVのための最適化障害物回避とナビゲーションアルゴリズム【JST・京大機械翻訳】

COAA* - An Optimized Obstacle Avoidance and Navigational Algorithm for UAVs Operating in Partially Observable 2D Environments

著者 (3件)： Tai Jun Jet (Institute for Future Transport and Cities, Coventry University, Priory St, Coventry CV1 5FB, United Kingdom) ,  Phang Swee King (School of Computer Science and Engineering, Taylor’s University, 1, Jalan Taylors, 47500 Subang Jaya, Selangor, Malaysia) ,  Wong Felicia Yen Myan (School of Computer Science and Engineering, Taylor’s University, 1, Jalan Taylors, 47500 Subang Jaya, Selangor, Malaysia)
資料名： Unmanned Systems  (Unmanned Systems)
巻： 10  号： 2  ページ： 159-174  発行年： 2022年 
JST資料番号： W3755A  ISSN： 2301-3850  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： シンガポール (SGP)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 障害物回避とナビゲーション(OAN)アルゴリズムは,通常オフラインまたはオンライン法を採用する。前者は高速であるが,大域的マップの知識を必要とし,一方,後者は明示的解法において通常より計算的に重く,あるいは人工知能(AI)の形式における構成性に欠ける。OANアルゴリズムが大量生産ロボットにもたらすために,特にマルチロータ無人航空機(UAV)のために,これらのアルゴリズムの計算要求は,その計算がコンパニオンコンピュータ上で完全に行うことができ,一方,ほとんどの実際の寿命シナリオの場合のように,事前マップなしで機能するのに十分に柔軟である。本論文では,UAVのコンパニオンコンピュータ上で実行するために十分に軽量である,高度に構成可能なアルゴリズム,dubbed Obstacle Avanced and A*(COAA*)を提案した。このアルゴリズムは,オフラインおよびオンラインOANアルゴリズムの従来の欠点からフリーであり,一方,大域的最小に対して保証された収束を有する。アルゴリズムは,Taylor大学における自律ロボット研究クラスタの重Lift実験(HLX)UAVに首尾よく実装され,シミュレーション結果は,このアルゴリズムが広範な実装の可能性を有することを示すために,実際の結果に十分に整合した。Copyright 2022 World Scientific Publishing Company 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 ,  *最適化 ,  シミュレーション ,  大量生産 ,  ロボット ,  人工知能 ,  クラスタ ,  無人機 ,  *二次元 ,  障害物回避 ,  自律ロボット
準シソーラス用語： オンライン ,  オフライン ,  軽量 ,  マルチロータヘリコプター , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (4件)： 障害物回避 ,  ナビゲーション ,  マルチロータ ,  無人航空機

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)： 観測 ,  2D ,  環境 ,  UAV ,  最適化 ,  障害物回避