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J-GLOBAL ID：202202261917845849   整理番号：22A0565267

狭い空間におけるマルチマネーバー垂直駐車経路計画と制御【JST・京大機械翻訳】

Multi-maneuver vertical parking path planning and control in a narrow space

著者 (5件)： Cai Lei (College of Automotive Engineering, Jilin University, Changchun, China) ,  Guan Hsin (College of Automotive Engineering, Jilin University, Changchun, China) ,  Zhang Hao Lun (College of Automotive Engineering, Jilin University, Changchun, China) ,  Jia Xin (College of Automotive Engineering, Jilin University, Changchun, China) ,  Zhan Jun (College of Automotive Engineering, Jilin University, Changchun, China)
資料名： Robotics and Autonomous Systems  (Robotics and Autonomous Systems)
巻： 149  ページ： Null  発行年： 2022年 
JST資料番号： C0133C  ISSN： 0921-8890  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： 自動駐車システムは,駐車作業を完了し,運転の負担を軽減するために人々を置き換えることができる。駐車空間のサイズは,駐車計画の回数と駐車計画の時間に影響する。狭い空間における公園計画は,特に混雑した都市環境において挑戦的な問題である。本論文は,狭い垂直駐車空間における駐車経路計画法を提示する。最初に,駐車経路計画方法は,狭い回廊空間と狭いスポットで使用することができた。環境認識によって得た回廊空間と駐車空間のサイズに従って,この方法は駐車操作の数と開始駐車位置を決定することができる。第2に,車両が駐車開始点に達する任意の位置で駐車経路を作り出すために,このシステムは制御誤差因子を考慮する目標線集合を生成する。また,現在の位置に基づく最適目標線を選択する。第3に,車両は,実際の誤差が予約誤差より大きいとき,元の駐車経路に沿って旅行する間,駐車を完了することができなかった。したがって,システムのロバスト性を改善するために,幾何学的計画に基づく再計画法を提案した。最後に,縦方向および横方向のドライバモデルの確立を通して,経路計画法の有効性を検証し,他の経路計画法と比較して,本論文で提案した方法は,小型空間における操作および計画時間において,良好に機能することを証明した。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： 時間 ,  計画 ,  *駐車 ,  廊下 ,  作業 ,  有効性 ,  ロバスト性 ,  都市環境 ,  *経路探索
準シソーラス用語： 環境認識 ,  運動計画 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (4件)： 自律駐車 ,  運動計画 ,  経路計画 ,  運転者モデル

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 (3件)： 垂直 ,  駐車 ,  経路計画