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J-GLOBAL ID：202202246616598097   整理番号：22A0947533

自律ロボットのシミュレーションの検証および検証のための新しいフレームワーク【JST・京大機械翻訳】

A novel framework for verification and validation of simulations of autonomous robots

著者 (4件)： Durst Phillip J. (U.S. Army ERDC, 3909 Halls Ferry Road, Vicksburg MS 39180, USA) ,  McInnis David (U.S. Army ERDC, 3909 Halls Ferry Road, Vicksburg MS 39180, USA) ,  Davis Jeremy (Mississippi State University, Starkville, MS 39759, USA) ,  Goodin Christopher T. (Mississippi State University, Starkville, MS 39759, USA)
資料名： Simulation Modelling Practice and Theory  (Simulation Modelling Practice and Theory)
巻： 117  ページ： Null  発行年： 2022年 
JST資料番号： W0733A  ISSN： 1569-190X  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： モデリングとシミュレーション(M&S)は,工学と基礎研究プロセスの両方で重要な役割を果たす。しかし,M&Sは,モデルおよびシミュレーション出力が正確であるならば,真に有用であった。そのようなように,シミュレーションのための「正確な」手段と「信頼」のどのレベルがM&S出力に与えられるべきかを確立するために,重要な研究が行われた。M&S出力の信頼は,モデルとシミュレーションを検証し,検証することによって確立された。従来のM&Sに対する検証と検証(V&V)を定義するために,多くの研究が見つかるが,複雑,知的,および自律システムのシミュレーションのV&Vのための方法論を定義するための研究はほとんどなされていない。特に,自律ロボットのシミュレーションのV&Vのための方法論を今日まで開発しなかった。本論文では,従来のシミュレーションに用いる現在のV&V法の概要を示した。このレビューに照らして,自律ロボットの挙動を予測するためのシミュレーションのV&Vのための新しいフレームワークを開発し,このフレームワークを詳細に提示した。次に,このV&Vフレームワークを自律無人地上車(UGV)ナビゲーションタスクの使用ケースに適用した。フレームワークを,地球測位システム(GPS),慣性測定ユニット(IMU),およびRGBカメラセンサモデルのモデル検証に適用した。フレームワークをさらに適用して,用例カメラベースの自律ナビゲーションアルゴリズム,ストップサイン検出に対するこれらのセンサモデルを検証した。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： 計測器 ,  *シミュレーション ,  出力 ,  地球 ,  モデリング ,  自律系 ,  モデル ,  センサ ,  GPS ,  *自律ロボット
準シソーラス用語： 自律性 ,  モデル検証 ,  用例 ,  環境モデリング ,  RGBカメラ , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： 自律システム ,  検証と検証 ,  シミュレーション精度 ,  センサシミュレーション ,  環境モデリング

分類 (1件)： 人工知能  (JE08000Z)

タイトルに関連する用語 (4件)： 自律ロボット ,  シミュレーション ,  検証 ,  フレームワーク