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J-GLOBAL ID：202202276641488859   整理番号：22A0980711

高密度障害物環境におけるUAVスウォームのための効率的な経路計画【JST・京大機械翻訳】

Efficient Path Planning for UAV Swarm Under Dense Obstacle Environment

著者 (7件)： Li Menglei (School of Automation, Northwestern Polytechnical University, Xi’an, China) ,  Zhao Chunhui (School of Automation, Northwestern Polytechnical University, Xi’an, China) ,  Hu Jinwen (School of Automation, Northwestern Polytechnical University, Xi’an, China) ,  Xu Zhao (School of Electronics and Information, Northwestern Polytechnical University, Xi’an, China) ,  Guo Chubing (Key Laboratory of Data Link Technology, The 20th Research Institute of China Electronics Technology Group Corporation, Xi’an, China) ,  Guo Chubing (School of Artificial Intelligence, Xidian University, Xi’an, China) ,  Dou Zengfa (Key Laboratory of Data Link Technology, The 20th Research Institute of China Electronics Technology Group Corporation, Xi’an, China)
資料名： Lecture Notes in Electrical Engineering  (Lecture Notes in Electrical Engineering)
巻： 861  ページ： 101-110  発行年： 2022年 
JST資料番号： W5070A  ISSN： 1876-1100  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： 本論文は,高密度障害物環境における無人航空機(UAV)スウォームの経路計画問題を扱う。UAVスウォームのための無衝突で滑らかな経路を得るために,2レベル構造を有する新規な階層的経路計画方式を提案した。最初のレベルにおいて,改良パーティクルスウォーム最適化(PSO)方法を,UAVスウォームの全体的運動方向を決定するために,無衝突グローバル最適経路を作り出すために提案した。第2のレベルで,コンセンサス理論と組み合わせた改良人工ポテンシャル場(APF)を,リーダ-フォロー形成制御フレームワークの下で,以前に得られたグローバル最適経路から抽出される分岐点を有するスウォームにおける各UAVの局所経路計画のために使用する。数値シミュレーションを行い,提案アルゴリズムの有効性を証明した。Copyright The Author(s), under exclusive license to Springer Nature Singapore Pte Ltd. 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 ,  制御 ,  最適航路 ,  無人機 ,  地層 ,  方向 ,  有効性 ,  *スウォーム ,  *経路探索
準シソーラス用語： 粒子群最適化 ,  数値シミュレーション ,  高密度 ,  分岐点 ,  人工ポテンシャル場 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (4件)： 経路計画 ,  地層制御 ,  改良粒子群最適化 ,  改良型人工ポテンシャル場

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 (5件)： 障害物 ,  環境 ,  UAV ,  スウォーム ,  経路計画