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J-GLOBAL ID：202202276929522392   整理番号：22A0696568

マルチロボットシステムのための混雑を意識したポリシー合成【JST・京大機械翻訳】

Congestion-Aware Policy Synthesis for Multirobot Systems

著者 (5件)： Street Charlie (Oxford Robotics Institute, University of Oxford, Oxford, U.K.) ,  Putz Sebastian (Knowledge-Based Systems Group, Institute of Computer Science, Osnabrueck University, Osnabrueck, Germany) ,  Muhlig Manuel (Honda Research Institute Europe GmbH, Offenbach, Germany) ,  Hawes Nick (Oxford Robotics Institute, University of Oxford, Oxford, U.K.) ,  Lacerda Bruno (Oxford Robotics Institute, University of Oxford, Oxford, U.K.)
資料名： IEEE Transactions on Robotics  (IEEE Transactions on Robotics)
巻： 38  号： 1  ページ： 262-280  発行年： 2022年 
JST資料番号： B0936C  ISSN： 1552-3098  CODEN： ITREAE  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： マルチロボットシステムは,ロボットが実行中に遅れるとき,性能を維持する必要がある。移動ロボットでは,遅延の1つのソースが輻輳である。同一領域に存在するロボットが互いに避けるように操作しなければならないので,共有物理空間に配備されたロボットが相互作用するとき,輻輳が発生する。輻輳はナビゲーション性能に悪影響を及ぼし,ナビゲーション行動の持続時間を増加させる。本論文では,混雑がナビゲーション期間にどのように影響するかの学習確率モデルを利用するマルチロボット計画フレームワークを提案した。フレームワークの中心は確率的保存テーブルであり,ロボット計画を要約し,混雑の影響を捉える。計画するために,確率的保存テーブルから遷移確率と速度が得られる単一ロボット時変Markovオートマトンのシーケンスを解いた。また,実行時間ロボット性能を正確に予測するための反復モデル精密化手順を提示した。このフレームワークを,合成データと模擬ロボット挙動に関する広範な実験で評価する。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： 遷移確率 ,  相互作用 ,  オートマトン ,  学習 ,  計画 ,  *ロボット ,  精密化 ,  確率モデル ,  継続時間 ,  移動ロボット ,  *マルチロボット
準シソーラス用語： 実行時間 , 【Automatic Indexing@JST】

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 (2件)： マルチロボットシステム ,  意識