Fugu-MT 論文翻訳(概要): Safe Mission Planning under Dynamical Uncertainties

論文の概要: Safe Mission Planning under Dynamical Uncertainties

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2003.02913v1
Date: Thu, 5 Mar 2020 20:45:42 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2022-12-26 07:16:43.329381
Title: Safe Mission Planning under Dynamical Uncertainties
Title（参考訳）: 動的不確実性を考慮した安全ミッション計画
Authors: Yimeng Lu and Maryam Kamgarpour
Abstract要約: 本稿では,不確実な動環境下での安全なロボットミッション計画について考察する。動的不確実性のモデリングと統合が安全な計画フレームワークに組み込まれているため、これは難しい問題である。
参考スコア（独自算出の注目度）: 15.533842336139063
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: This paper considers safe robot mission planning in uncertain dynamical environments. This problem arises in applications such as surveillance, emergency rescue, and autonomous driving. It is a challenging problem due to modeling and integrating dynamical uncertainties into a safe planning framework, and finding a solution in a computationally tractable way. In this work, we first develop a probabilistic model for dynamical uncertainties. Then, we provide a framework to generate a path that maximizes safety for complex missions by incorporating the uncertainty model. We also devise a Monte Carlo method to obtain a safe path efficiently. Finally, we evaluate the performance of our approach and compare it to potential alternatives in several case studies.
Abstract（参考訳）: 本稿では,不確定な動的環境における安全ロボットのミッション計画について考察する。この問題は、監視、緊急救助、自動運転といった用途で発生する。これは、動的不確かさを安全な計画フレームワークにモデリングし統合し、計算的に扱いやすい方法で解決策を見つけるため、難しい問題である。本研究では,まず動的不確実性に対する確率モデルを構築した。そして、不確実性モデルを導入して、複雑なミッションの安全性を最大化するパスを生成するためのフレームワークを提供する。また,モンテカルロ法を考案し,安全な経路を効率的に得る。最後に,本手法の性能評価を行い,いくつかのケーススタディにおいて潜在的選択肢と比較した。

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