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J-GLOBAL ID：202202270555851562   整理番号：22A0398670

動的環境における全身衝突回避のための最適化凝視制御【JST・京大機械翻訳】

Where Should I Look? Optimised Gaze Control for Whole-Body Collision Avoidance in Dynamic Environments

著者 (3件)： Finean Mark Nicholas (Oxford Robotics Institute, University of Oxford, Oxford, U.K.) ,  Merkt Wolfgang (Oxford Robotics Institute, University of Oxford, Oxford, U.K.) ,  Havoutis Ioannis (Oxford Robotics Institute, University of Oxford, Oxford, U.K.)
資料名： IEEE Robotics and Automation Letters  (IEEE Robotics and Automation Letters)
巻： 7  号： 2  ページ： 1095-1102  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： ロボットがますます複雑で動的環境で動作するので,高速運動再計画は研究の広く探索された分野になった。実世界展開において,著者らは,すべての時間において環境を完全に観察する能力をしばしば欠如し,連続的に更新された運動計画を与えられた環境を最良に認識する方法を決定する課題を提起する。著者らは,動的および未知の環境における障害物回避および運動計画のための環境の効果的認識を提供する目的で,注視制御のための「スマート」制御装置への最初の研究を提供した。軌道によって制約されたとき,移動ロボットのための最良のヘッドカメラ挙動を決定する新しい問題について詳細に述べた。さらに,ボクセル化報酬と動きプリミティブの組合せを用いる greedy欲最適化ベース解を提案した。提案手法は,2Dおよび3D環境において,局所環境を探索する能力に関して,また,衝突フリー軌道を発見できる優れた成功率において,2Dおよび3D環境におけるベンチマーク法よりも性能が優れており,また,衝突フリー軌道を生成するためのより高い成功率を一貫して達成しながら,この方法が7.4xのより良いマップ探索を提供することを示した。GPU加速知覚フレームワークを用いて,物理的Toyotaヒトサポートロボット(HSR)に関する著者らの発見を検証した。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： *最適化 ,  制御装置 ,  ロボット ,  二次元 ,  三次元 ,  移動ロボット ,  障害物回避 ,  ボクセル ,  *衝突回避
準シソーラス用語： ベンチマーキング ,  成功率 ,  運動計画 ,  動的環境 ,  注視制御 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： パターン認識  (JE07000S)

タイトルに関連する用語 (5件)： 動的環境 ,  全身 ,  衝突回避 ,  最適化 ,  凝視制御