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J-GLOBAL ID：202202276218850794   整理番号：22A1104958

協調推定によるロバストな意思決定:近実時間におけるデータ飽和,自律生成,シミュレーション環境の生成【JST・京大機械翻訳】

Robust Decision Making via Cooperative Estimation: Creating Data Saturated, Autonomously Generated, Simulation Environments in Near Real-Time

著者 (8件)： Toledo-Lopez Israel (Construction Engineering Research Lab, Champaign, IL, USA) ,  Toledo-Lopez Israel (University of Illinois, Champaign, IL, USA) ,  Pasley Dylan (Construction Engineering Research Lab, Champaign, IL, USA) ,  Pasley Dylan (University of Illinois, Champaign, IL, USA) ,  Ortiz Raul (Construction Engineering Research Lab, Champaign, IL, USA) ,  Ortiz Raul (University of Puerto Rico - Mayaguez Campus, Mayaguez, Puerto Rico) ,  Soylemezoglu Ahmet (Construction Engineering Research Lab, Champaign, IL, USA) ,  Soylemezoglu Ahmet (University of Illinois, Champaign, IL, USA)
資料名： Lecture Notes in Computer Science  (Lecture Notes in Computer Science)
巻： 13207  ページ： 273-289  発行年： 2022年 
JST資料番号： H0078D  ISSN： 0302-9743  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： ドイツ (DEU)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： U.S Militaryのあらゆる分岐,ならびに外国の軍事エージェントは,ロボットシステムの幅広い応用と開発に投資した興味を持っている。データ収集と貯蔵能力の進歩は,模擬環境の有用性を増加させる機会を曝露している。最も基本的なレベルで,ロボットシステムを含む操作は,アルゴリズムおよびエッジケースをテストするために詳細なシミュレーション環境を必要とする。ロボットプラットフォームから収集された情報の豊かさは,シミュレーション環境を自律的に生成するために利用することができ,それは,強化意思決定能力のためのロバストプラットフォームを提供することができる。現在の産業規格は,静的シミュレーション環境を生成する労働集約後処理法に依存する。これらのシミュレーション環境は,制御試験を超える多くの有用性を欠いている。このギャップに取り組むために,実世界位置の近実時間高忠実度ディジタルツインシミュレーション環境を生成するために,半自律ロボットマッピングプラットフォームから収集した感覚データを利用するシステム,インテリジェントシミュレーションモジュールのための基礎研究を紹介した。このシステムにより,エンドユーザは,後処理の遅れなしに操作決定を行う必要がある詳細を提供する。このシステムは,その模擬環境の生成を達成するために,Unity3DゲームエンジンとROSプラットフォームを橋渡しする。自律ロボットプラットフォームに依存するコンバットエンジニア操作は,試験研究,ミッション計画,およびロボット制御を助けるために,高忠実度ディジタルツインシミュレーション環境を生成できるシステムを持つことから利益を得る。一般に,インテリジェントシミュレーションシステムは,ナビゲーション,経路計画,エージェント間の協調,およびタスク計画を改善することによって,自律移動ロボットにおけるロバスト意思決定を可能にするであろう。本研究は,マルチエージェント制御と協調が任務を完了し,協調推定の分野を前進させるのに必要なループシナリオにおけるハードウェアで利用される可能性がある。さらに,バーチャルリアリティ技術の利用により,オペレータは実際に運転サイトに挿入できる。仮想環境とエージェントは,物理サイトに平行であり,オペレータは,仮想と実際のハードウェアロボットシステムを遠隔的に超視し,制御し,調整する。Copyright Springer Nature Switzerland AG 2022 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 ,  *シミュレーション ,  *意思決定 ,  規格 ,  オペレータ ,  機械要素 ,  ハードウェア ,  データ収集 ,  移動ロボット ,  *ロバスト性 ,  エージェント ,  バーチャルリアリティ ,  経路探索 ,  自律ロボット
準シソーラス用語： ロボットプラットフォーム ,  自律移動ロボット ,  ロボットシステム , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (8件)： 近実時間 ,  自律プラットフォーム ,  ディジタルツイン ,  ポストプロセシングはない ,  Unity3D ,  ROS ,  マルチエージェント制御とモニタリング ,  バーチャルリアリティ

分類 (2件)： ロボットの運動・制御  (IC04012J) ,  ロボットの設計・製造・構造要素  (IC04013A)

タイトルに関連する用語 (9件)： 協調 ,  推定 ,  ロバスト ,  意思決定 ,  実時間 ,  飽和 ,  自律 ,  シミュレーション ,  環境