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J-GLOBAL ID：202202259751319173   整理番号：22A1179586

生物学的競争機構に基づく不均一AUVグループのための静的面積カバレッジアルゴリズム【JST・京大機械翻訳】

A Static Area Coverage Algorithm for Heterogeneous AUV Group Based on Biological Competition Mechanism

著者 (4件)： Guo Xuan (School of Automation, Wuhan University of Technology, Wuhan, China) ,  Chen Yuepeng (School of Automation, Wuhan University of Technology, Wuhan, China) ,  Zhao Dongming (School of Automation, Wuhan University of Technology, Wuhan, China) ,  Luo Guangyu (School of Automation, Wuhan University of Technology, Wuhan, China)
資料名： Frontiers in Bioengineering and Biotechnology (Web)  (Frontiers in Bioengineering and Biotechnology (Web))
巻： 10  ページ： 845161  発行年： 2022年 
JST資料番号： U7059A  ISSN： 2296-4185  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： スイス (CHE)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 不均一自律水中車両(AUV)群の静的領域カバレージは,多くの分野で広く使われている。重心Voronoi分割(CVT)アルゴリズムの使用で,カバレッジ問題を解決できた。しかし,位置評価関数で最適化されるCVT法は,グループが静的エリアカバレッジタスクを実行するとき,AUVの不均一性を考慮できず,資源の浪費を引き起こすであろう。本論文では,異なるAUVのタスク要求と検出能力を包括的に考慮して,生物学的競争メカニズム(BCM)に基づくカバレッジ制御最適化アルゴリズムを提案した。BCMを用いることにより,各AUVのタスク負荷は一貫して分布できる。さらに,Lyapunov法に基づくアルゴリズムの一貫性の厳密な証明を提供した。シミュレーション結果は,提案したアルゴリズムによって,領域カバレッジのための不均一AUVグループの位置分布がバランス値に近く,その性能が静的領域カバレージのためのCVTアルゴリズムより良いことを示した。Copyright 2022 The Author(s) 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 ,  評価関数 ,  最適化手法 ,  分布 ,  重心 ,  モザイク性 ,  不均一性 ,  Voronoi図
準シソーラス用語： 自律性 ,  検出能 ,  Voronoi分割 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： Voronoi図 ,  生物学的競争機構 ,  負荷バランス ,  不均一自律水中車両群 ,  重心Voronoiモザイク化アルゴリズム

分類 (1件)： ロボットの運動・制御  (IC04012J)

引用文献 (35件)：

• AdeniranA. T., FaweyaO., OgunladeT. O., BalogunK. O. (2020). Derivation of Gaussian Probability Distribution: A New Approach. Am 11, 436-446. doi: 10.4236/am.2020.116031
• AntonelliG., AntonelliG. (2014). Underwater Robots, 3. Cham, Switzerland: Springer. doi: 10.4236/am.2020.116031
• BagnitckiiA., InzartsevA., PavinA. (2017). “"Planning and Correction of the Auv Coverage Path in Real Time,"” in 2017 IEEE Underwater Technology (UT) (Busan, South Korea: IEEE), 1-6. doi: 10.1109/ut.2017.7890299
• BarbutiR., GoriR., MilazzoP., NastiL. (2020). A Survey of Gene Regulatory Networks Modelling Methods: from Differential Equations, to Boolean and Qualitative Bioinspired Models. J. Membr. Comput. 2 (3), 207-226. doi: 10.1007/s41965-020-00046-y
• BuiuC., FloreaA. G. (2019). Membrane Computing Models and Robot Controller Design, Current Results and Challenges. J. Membr. Comput. 1, 262-269. doi: 10.1007/s41965-019-00029-8

タイトルに関連する用語 (8件)： 生物学 ,  競争 ,  不均一 ,  AUV ,  グループ ,  面積 ,  カバレッジ ,  アルゴリズム