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J-GLOBAL ID：202202279616468282   整理番号：22A0978082

部分的可観測性の下でのロボット計画のためのシーングラフによる推論【JST・京大機械翻訳】

Reasoning With Scene Graphs for Robot Planning Under Partial Observability

著者 (3件)： Amiri Saeid (Department of Computer Science, The State University of New York (SUNY) at Binghamton, Binghamton, NY, USA) ,  Chandan Kishan (Department of Computer Science, The State University of New York (SUNY) at Binghamton, Binghamton, NY, USA) ,  Zhang Shiqi (Department of Computer Science, The State University of New York (SUNY) at Binghamton, Binghamton, NY, USA)
資料名： IEEE Robotics and Automation Letters  (IEEE Robotics and Automation Letters)
巻： 7  号： 2  ページ： 5560-5567  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： ロボットが現状と計画行動を同時に推定する必要があるので,部分的に観察可能なドメインにおけるロボット計画は難しい。ドメインが多くのオブジェクトを含むとき,オブジェクトとそれらの関係についての推論はロボット計画をより困難にする。本レターでは,ロボット計画(SARP)のためのシーン解析と呼ばれるアルゴリズムを開発し,ロボットが不確実性の下で長期目標を達成するために視覚文脈情報で推論することを可能にする。SARPは,異なる位置から捉えられた画像を用いて,オブジェクトとそれらの関係の因数表現であるシーングラフを構築し,それらの理由により,部分観測の下でコンテキスト意識ロボット計画を可能にする。シミュレーションを,シミュレーションにおける多重3D環境および実ロボットによって集めたデータセットを用いて行った。標準ロボット計画とシーン解析法と比較して,ターゲット探索領域において,SARPはタスク完了における効率と精度の両方を改善する。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： アルゴリズム ,  *グラフ ,  視覚 ,  不確実性 ,  *ロボット ,  *可観測性 ,  精度 ,  画像 ,  多重化 ,  部分 ,  三次元
準シソーラス用語： 文脈情報 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I) ,  音響信号処理  (BB03050C)

タイトルに関連する用語 (6件)： 可観測性 ,  ロボット ,  計画 ,  シーン ,  グラフ ,  推論