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J-GLOBAL ID：202202249450216391   整理番号：22A1089875

クジラ最適化アルゴリズムに基づく自律水中ビークルのための三次元経路計画【JST・京大機械翻訳】

Three-dimensional path planning for autonomous underwater vehicles based on a whale optimization algorithm

著者 (4件)： Yan Zheping (College of Intelligent Systems Science and Engineering, Harbin Engineering University, Harbin, 150001, China) ,  Zhang Jinzhong (College of Intelligent Systems Science and Engineering, Harbin Engineering University, Harbin, 150001, China) ,  Zeng Jia (College of Intelligent Systems Science and Engineering, Harbin Engineering University, Harbin, 150001, China) ,  Tang Jialing (College of Intelligent Systems Science and Engineering, Harbin Engineering University, Harbin, 150001, China)
資料名： Ocean Engineering  (Ocean Engineering)
巻： 250  ページ： Null  発行年： 2022年 
JST資料番号： D0597A  ISSN： 0029-8018  CODEN： OCENBQ  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： 複雑な水中環境,安全性,滑らかさ,リアルタイム要求,および貧弱な健全性の影響のため,自律水中車両の経路を,主に,知覚,意思決定,および制御システムによって決定する。これらは,物体検出と環境調査を達成するだけでなく,自律ナビゲーションシステムの安全性と信頼性を確実にする。本論文は,自律水中車両の三次元経路計画に取り組むために,前方監視ソナーに基づくクジラ最適化アルゴリズムを提案した。経路計画の目的は,効果的に脅威領域を避けて,最小燃料と時間によって最短で安全な経路を得ることである。気泡ネットハンチング挙動に基づくクジラ最適化アルゴリズムは,収縮周辺機構,対数スパイラル位置更新機構,および確率的検索機構を模倣し,解空間における複雑な問題を効果的に解決する。クジラ最適化アルゴリズムは,早熟収束を避けて,グローバル最適解を達成するために,局所最適への落下を避けるだけではなく,また,収束速度と計算精度を強化するために探索と開発を利用する。クジラ最適化アルゴリズムの優位性と全体的最適化性能を検証するために,アルゴリズムの最適化結果を,適応度値を最小化することによって他のアルゴリズムと比較した。実験結果は,クジラ最適化アルゴリズムにはより良い計画効率,より短い実行時間,より速い収束速度,およびより高い解法精度があることを明らかにし,それは経路計画のために効果的で効率的である。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 ,  気泡 ,  *最適化 ,  ソナー ,  安全性 ,  意思決定 ,  信頼性 ,  *最適化手法 ,  *三次元 ,  対数 ,  思春期早発症 ,  *経路探索
準シソーラス用語： 最適解 ,  収束速度 ,  実行時間 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： クジラ最適化アルゴリズム ,  前方監視ソナー ,  自律水中車両 ,  経路計画 ,  実験結果

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)： クジラ ,  最適化アルゴリズム ,  自律 ,  水中 ,  ビークル ,  経路計画