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J-GLOBAL ID：202202269415591619   整理番号：22A0288218

空中ロボットによる情報駆動高速マーチング自律探査【JST・京大機械翻訳】

Information-Driven Fast Marching Autonomous Exploration With Aerial Robots

著者 (5件)： Zhong Ping (School of Computer Science, Central South University, Changsha, China) ,  Chen Bolei (School of Computer Science, Central South University, Changsha, China) ,  Lu Siyi (School of Computer Science, Central South University, Changsha, China) ,  Meng Xiaoxi (School of Computer Science, Central South University, Changsha, China) ,  Liang Yixiong (School of Computer Science, Central South University, Changsha, China)
資料名： IEEE Robotics and Automation Letters  (IEEE Robotics and Automation Letters)
巻： 7  号： 2  ページ： 810-817  発行年： 2022年 
JST資料番号： W2448A  ISSN： 2377-3766  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： 未知環境における自律探査は,無人機(UAV)の基本的タスクである。探索目標を賢明に選択するために,UAVの探査に高速マーチング法を適用することにより,情報駆動探索戦略を提案した。フロンティア点検出アルゴリズムを設計して,八分木ベースの地図の構造特性を利用することによって,Candidate Goals(CGs)を得た。評価指標として探査旅行中の情報利得の合計を用いて,情報利得と旅行消費の間のトレードオフを考慮することにより,CGを評価する新しい効用関数を提示した。UAVsに対する環境の影響を考えると,UAVsはユークリッドシンボル距離場(ESDF)において攻撃的に必要であり,飛行時間を計算し,それは旅行消費と定義される。環境の不確実性は,各探査旅行中の効用関数を最大化することにより徐々に最小化される。UAVの移動性を完全に利用するために,高速マーチング経路に基づくBスプライン軌道最適化とヨー角計画を実行した。シミュレーション環境において十分な比較と評価実験を行った。実験結果は,提案した探査戦略の優位性を示した。実験に関連するコードは,https://github.com/BoLeiChen/fastmarching-explorationで発表された。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： アルゴリズム ,  最適化 ,  シミュレーション ,  *ロボット ,  地図 ,  旅行 ,  効用関数 ,  無人機 ,  構造特性 ,  Bスプライン ,  サイバー攻撃
準シソーラス用語： 未知環境 ,  評価実験 ,  移動性 ,  評価指標 ,  検出アルゴリズム , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I) ,  パターン認識  (JE07000S)

タイトルに関連する用語 (3件)： ロボット ,  自律 ,  探査