論文の概要: \.Insans{\i}z Ara\c{c}larla D\"uzlemsel Olmayan Ara\c{c}lar{\i}n
Taranmas{\i}
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2003.09310v1
- Date: Mon, 16 Mar 2020 14:07:55 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-12-23 03:59:39.058169
- Title: \.Insans{\i}z Ara\c{c}larla D\"uzlemsel Olmayan Ara\c{c}lar{\i}n
Taranmas{\i}
- Title（参考訳）: \.
Insans{\i}z Ara\c{c}larla D\"uzlemsel Olmayan Ara\c{c}lar{\i}n Taranmas{\i}
- Authors: \c{C}a\u{g}lar Seylan, \"Ozg\"ur Sayg{\i}n Bican, Fatih Semiz
- Abstract要約: 無人機による地域被覆は、現在、無人機による地域探査、ロボットによる鉱山の掃討、大型ショッピングモールでのロボットの清掃、広いエリアでの芝刈り等に利用されている。
提案手法は,非平面領域を無人車両でカバーする方法を提案する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: The importance of area coverage with unmanned vehicles, in other words,
traveling an area with an unmanned vehicle such as a robot or a UAV completely
or partially with minimum cost, is increasing with the increase in usage of
such vehicles today. Area coverage with unmanned vehicles is used today in the
exploration of an area with UAVs, sweeping mines with robots, cleaning ground
with robots in large shopping malls, mowing lawn in a large area etc. The
problem has versions such as area coverage with a single unmanned vehicle, area
coverage with multiple unmanned vehicles, on-line area coverage (The map of the
area that will be covered is not known before starting the coverage) with
unmanned vehicles etc. In addition, the area may have obstacles that the
vehicles cannot move over. Naturally, many researches are working on the
problem and a lot of researches have been done on the problem until today.
Spanning tree coverage is one of the major approaches to the problem. In this
approach, at the basic level, the planar area is divided into identical squares
according to the range of sight of the vehicle, and centers of these squares
are assumed to be vertexes of a graph. The vertexes of this graph are connected
with the edges with unit costs and after finding the minimum spanning tree of
the graph, the vehicle strolls around the spanning tree. The method we propose
suggests a way to cover a non-planar area with unmanned vehicles. The method we
propose also takes advantage of the spanning-tree coverage approach, but
instead of assigning unit costs to the edges, we assigned a weight to each edge
using slopes between vertexes those the edges connect. We have gotten
noticeably better results than the results we got when we did not consider the
slope between two squares and used the classical spanning tree approach.
- Abstract（参考訳）: 無人機におけるエリアカバレッジの重要性は、ロボットや無人機のような無人機と完全にまたは部分的にのコストで地域を旅行することであり、今日ではそのような車両の使用の増加とともに増大している。
無人機による地域被覆は、今日ではUAVによる地域探査、ロボットによる鉱山の掃討、大型ショッピングモールでのロボットの清掃、広いエリアでの芝刈り等に利用されている。
問題は、単一の無人車両によるエリアカバレッジ、複数の無人車両によるエリアカバレッジ、オンラインエリアカバレッジ(カバーされるエリアの地図は、カバー開始前には知られていない)、無人車両によるエリアカバレッジなどである。
さらに、このエリアには車両が移動できない障害があるかもしれない。
当然、多くの研究がこの問題に取り組んでおり、今日まで多くの研究が行われてきた。
スパンニングツリーカバレッジは、この問題に対する主要なアプローチの1つです。
このアプローチでは、基本レベルでは、車両の視界範囲に応じて平面領域を同一の正方形に分割し、これらの正方形の中心をグラフの頂点とみなす。
このグラフの頂点は、単位コストでエッジに接続され、グラフの最小分散木を見つけた後、車両は分散木の周りを散歩する。
提案手法は,非平面領域を無人車両でカバーする方法を提案する。
提案手法はスパンニングツリーのカバレッジ手法も活用するが,エッジに単位コストを割り当てる代わりに,エッジが接続する頂点間の傾斜を利用して各エッジに重みを割り当てる。
2つの正方形の間の傾斜を考慮せず、古典的なスパンニングツリーアプローチを使った結果よりも顕著に良い結果が得られた。
関連論文リスト
- Large-Scale Multi-Robot Coverage Path Planning via Local Search [3.396452421780085]
本稿では,複数のロボットのカバレッジパスを計算することを目的とした,グラフベースのマルチロボットカバレッジパス計画(MCPP)について検討する。
我々はLS-MCPPと呼ばれる新しいアルゴリズムフレームワークを導入し、ローカル検索を活用して$D$で直接操作する。
実験ではLS-MCPPの有効性を実証し,初期解法を一貫して改善した。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-12-17T19:14:07Z) - Decentralized Vehicle Coordination: The Berkeley DeepDrive Drone Dataset [103.35624417260541]
分散車両調整は、未整備の道路環境において有用である。
我々はバークレーのDeepDrive Droneデータセットを収集し、近くのドライバーが観察する暗黙の「社会的エチケット」を研究する。
このデータセットは、人間のドライバーが採用する分散マルチエージェント計画と、リモートセンシング設定におけるコンピュータビジョンの研究に主に関心がある。
論文 参考訳（メタデータ） (2022-09-19T05:06:57Z) - csBoundary: City-scale Road-boundary Detection in Aerial Images for
High-definition Maps [10.082536828708779]
都市規模での道路境界の自動検出のためのcsBoundaryを提案する。
筆者らのネットワークは航空画像パッチを入力として,この画像から直接連続的な道路境界グラフを推定する。
私たちのcsBoundaryは、公開ベンチマークデータセットで評価され、比較されます。
論文 参考訳（メタデータ） (2021-11-11T02:04:36Z) - SPIN Road Mapper: Extracting Roads from Aerial Images via Spatial and
Interaction Space Graph Reasoning for Autonomous Driving [64.10636296274168]
道路抽出は、自律航法システムを構築するための重要なステップである。
この問題に対して単に畳み込みニューラルネットワーク(ConvNets)を使用することは、画像内の道路セグメント間の遠い依存関係をキャプチャする非効率であるため、効果がない。
本研究では,ConvNetに接続した時,特徴写像から投影された空間空間および相互作用空間上に構築されたグラフの推論を行う空間空間グラフ推論(SPIN)モジュールを提案する。
論文 参考訳（メタデータ） (2021-09-16T03:52:17Z) - EC-SAGINs: Edge Computing-enhanced Space-Air-Ground Integrated Networks
for Internet of Vehicles [24.603373235841598]
エッジコンピューティング強化車両インターネット(EC-IoV)は、車両間のユビキタスデータ処理とコンテンツ共有を可能にします。
EC-IoVは、車両と地上エッジコンピューティングインフラストラクチャ間の接続と相互作用に大きく依存しています。
遠隔地における各種IoVサービスを支援するために,エッジコンピューティング対応の宇宙航空統合ネットワーク(EC-SAGIN)の枠組みを提案する。
論文 参考訳（メタデータ） (2021-01-15T10:56:23Z) - DAGMapper: Learning to Map by Discovering Lane Topology [84.12949740822117]
我々は、分岐とマージによるトポロジー変化を含む多くのレーンを持つ複雑な高速道路のレーン境界を描くことに集中する。
グラフのノードがレーン境界の局所領域の幾何学的および位相的特性を符号化する有向非巡回グラフィカルモデル(DAG)における推論として問題を定式化する。
2つの異なる州における2つの幹線道路における我々のアプローチの有効性を示し、高い精度とリコールと89%の正しいトポロジーを示す。
論文 参考訳（メタデータ） (2020-12-22T21:58:57Z) - Hierarchical Recurrent Attention Networks for Structured Online Maps [91.28820076955128]
疎い3次元点雲からのオンライン道路網抽出の問題に対処する。
この手法はannotatorがレーングラフを構築する方法に触発され、まず何レーンあるかを特定し、順番に各レーンを描画する。
我々は,レーン境界の初期領域に順応する階層的リカレントネットワークを開発し,構造化ポリラインを出力することにより,それらを完全にトレースする。
論文 参考訳（メタデータ） (2020-12-22T19:35:53Z) - Detecting 32 Pedestrian Attributes for Autonomous Vehicles [103.87351701138554]
本稿では、歩行者を共同で検出し、32の歩行者属性を認識するという課題に対処する。
本稿では,複合フィールドフレームワークを用いたマルチタスク学習(MTL)モデルを提案する。
競合検出と属性認識の結果と,より安定したMTLトレーニングを示す。
論文 参考訳（メタデータ） (2020-12-04T15:10:12Z) - Optimizing Planning Service Territories by Dividing Into Compact Several
Sub-areas Using Binary K-means Clustering According Vehicle Constraints [0.0]
VRP(Vehicle Routing Problem)はNPの問題であり、多くの研究の関心を集めている。
本稿では,車両の最大容量を超えないクラスタ/グループを新たに生成するアルゴリズムを提案する。
論文 参考訳（メタデータ） (2020-10-21T12:19:08Z) - Solving Area Coverage Problem with UAVs: A Vehicle Routing with Time
Windows Variation [0.0]
現実には、無人航空機(UAV)で地域を覆い隠すことで、広い範囲の安全を確保することは、複数の目的から成り立っている難しい問題である。
エージェントの容量を1つにし、各顧客(ターゲットエリア)に同時に複数の車両を供給しなければならないVRPTW変動を考慮し、この問題に対処する。
本稿では,対象エリアを時間ウィンドウに従ってクラスタリングし,各クラスタと準備可能なUAVの輸送問題を段階的に生成するアルゴリズムを提案する。
論文 参考訳（メタデータ） (2020-03-16T11:27:21Z) - Road Curb Detection and Localization with Monocular Forward-view Vehicle
Camera [74.45649274085447]
魚眼レンズを装着した校正単眼カメラを用いて3Dパラメータを推定するロバストな手法を提案する。
我々のアプローチでは、車両が90%以上の精度で、リアルタイムで距離を抑えることができる。
論文 参考訳（メタデータ） (2020-02-28T00:24:18Z)
関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。