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J-GLOBAL ID：202202257605085711   整理番号：22A1086563

人間運動パターン学習のためのロボット探索【JST・京大機械翻訳】

Robotic Exploration for Learning Human Motion Patterns

著者 (3件)： Molina Sergi (Lincoln Centre for Autonomous Systems, University of Lincoln, Lincoln, U.K.) ,  Cielniak Grzegorz (Lincoln Centre for Autonomous Systems, University of Lincoln, Lincoln, U.K.) ,  Duckett Tom (Lincoln Centre for Autonomous Systems, University of Lincoln, Lincoln, U.K.)
資料名： IEEE Transactions on Robotics  (IEEE Transactions on Robotics)
巻： 38  号： 2  ページ： 1304-1318  発行年： 2022年 
JST資料番号： B0936C  ISSN： 1552-3098  CODEN： ITREAE  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 人々がどのように移動するかの理解は,人間環境における効率的で安全なロボットナビゲーションの鍵である。しかし,移動ロボットは,時間において環境の一部のみを観察することができるが,人々の活動パターンは,異なる時間で変化する可能性がある。本論文では,観察を収集および収集する時に,人間の活動パターンの知識を最大化するための移動ロボット探査のための新しい方法論を紹介した。歩行者流の時空間マップにおけるエントロピーレベルによって駆動される探査政策を導入し,インフォームドおよびインフォーム手法の両方を含む複数の時空間探索戦略を比較した。評価は,3つの長期歩行者データセットから実際の感覚データを用いて移動ロボット探査をシミュレートすることにより実行した。結果は,あるシナリオのために,提案した探査システムによって構築したモデルが,非情報化戦略より流動パターンをより良く予測することができ,ロボットが,より社会的にコンプライアントな方法で移動することを可能にし,そして,探索比率が,モデル予測精度に来るとき,主要な因子であることを示した。Copyright 2022 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： エントロピー ,  *学習 ,  *ロボット ,  歩行者 ,  精度 ,  流れ分布 ,  モデル ,  移動ロボット ,  *捜索
準シソーラス用語： 人間活動 ,  運動パターン ,  予測精度 ,  情報化 ,  人間環境 ,  探索戦略 , 【Automatic Indexing@JST】

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 (5件)： 人間 ,  運動パターン ,  学習 ,  ロボット ,  探索