論文の概要: An Extension of BIM Using AI: a Multi Working-Machines Pathfinding Solution

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2105.06635v1
• Date: Fri, 14 May 2021 04:13:00 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-05-17 22:27:55.203872
• Title: An Extension of BIM Using AI: a Multi Working-Machines Pathfinding Solution
• Title（参考訳）: aiを用いたbimの拡張:マルチマシンパス検索ソリューション
• Authors: Yusheng Xiang, Kailun Liu, Tianqing Su, Jun Li, Shirui Ouyang, Samuel S. Mao, Marcus Geimer
• Abstract要約: 最先端のマルチパスファインディングアルゴリズムに基づくアルゴリズムを提案し、膨大な数の機械連携を可能にします。 我々のアルゴリズムの最も広範な特徴は、建設現場で緊急を乗り越えるための経路を迅速に再設計できることです。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.8024712205340574
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Multi working-machines pathfinding solution enables more mobile machines simultaneously to work inside of a working site so that the productivity can be expected to increase evolutionary. To date, the potential cooperation conflicts among construction machinery limit the amount of construction machinery investment in a concrete working site. To solve the cooperation problem, civil engineers optimize the working site from a logistic perspective while computer scientists improve pathfinding algorithms' performance on the given benchmark maps. In the practical implementation of a construction site, it is sensible to solve the problem with a hybrid solution; therefore, in our study, we proposed an algorithm based on a cutting-edge multi-pathfinding algorithm to enable the massive number of machines cooperation and offer the advice to modify the unreasonable part of the working site in the meantime. Using the logistic information from BIM, such as unloading and loading point, we added a pathfinding solution for multi machines to improve the whole construction fleet's productivity. In the previous study, the experiments were limited to no more than ten participants, and the computational time to gather the solution was not given; thus, we publish our pseudo-code, our tested map, and benchmark our results. Our algorithm's most extensive feature is that it can quickly replan the path to overcome the emergency on a construction site.
• Abstract（参考訳）: マルチワーキングマシンのパスファインディングソリューションにより、より多くのモバイルマシンが作業現場内で同時に動作し、生産性が進化を加速することを期待できる。 現在、建設機械間の潜在的な協力の衝突は、コンクリート工事現場における建設機械投資の量を制限している。 協調問題を解決するため、土木技術者はロジスティックな視点から作業現場を最適化し、コンピュータ科学者は与えられたベンチマークマップにおけるパスファインディングアルゴリズムの性能を向上させる。 そこで本研究では, 多数の機械の協調を可能とし, その間, 作業場の不適切な部分を修正するためのアドバイスを提供する, 最先端のマルチパスフィニングアルゴリズムに基づくアルゴリズムを提案する。 アンローディングやローディングポイントなどのBIMからのロジスティック情報を用いて,建設車両全体の生産性を向上させるために,マルチマシンのためのパスフィニングソリューションを追加した。 前回の研究では、実験は10人未満に限られており、解の収集に要する計算時間は与えられていなかったので、擬似コード、テストマップ、結果のベンチマークを公開しました。 我々のアルゴリズムの最も広範な特徴は、建設現場で緊急を乗り越えるための経路を迅速に再設計できることです。

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