論文の概要: Path Planning for Air-Ground Robot Considering Modal Switching Point Optimization

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2305.08178v1
• Date: Sun, 14 May 2023 15:02:52 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-05-16 17:06:10.290904
• Title: Path Planning for Air-Ground Robot Considering Modal Switching Point Optimization
• Title（参考訳）: モード切替点最適化を考慮した空中ロボットの経路計画
• Authors: Xiaoyu Wang and Kangyao Huang and Xinyu Zhang and Honglin Sun and Wenzhuo Liu and Huaping Liu and Jun Li and Pingping Lu
• Abstract要約: アジャイル飛行の必要性は、エアグラウンドロボットの伝統的な経路計画技術によって満足できない。 グラフ探索アルゴリズムに基づくロボットのための軽量なグローバル空間計画手法を提案する。 我々の技術は、高い信頼性で完成度の高い3Dパスを作成可能であることを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 35.24900569772999
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: An innovative sort of mobility platform that can both drive and fly is the air-ground robot. The need for an agile flight cannot be satisfied by traditional path planning techniques for air-ground robots. Prior studies had mostly focused on improving the energy efficiency of paths, seldom taking the seeking speed and optimizing take-off and landing places into account. A robot for the field application environment was proposed, and a lightweight global spatial planning technique for the robot based on the graph-search algorithm taking mode switching point optimization into account, with an emphasis on energy efficiency, searching speed, and the viability of real deployment. The fundamental concept is to lower the computational burden by employing an interchangeable search approach that combines planar and spatial search. Furthermore, to safeguard the health of the power battery and the integrity of the mission execution, a trap escape approach was also provided. Simulations are run to test the effectiveness of the suggested model based on the field DEM map. The simulation results show that our technology is capable of producing finished, plausible 3D paths with a high degree of believability. Additionally, the mode-switching point optimization method efficiently identifies additional acceptable places for mode switching, and the improved paths use less time and energy.
• Abstract（参考訳）: 運転も飛行もできる革新的なモビリティプラットフォームは、空飛ぶロボットだ。 アジャイル飛行の必要性は、空中ロボットの伝統的な経路計画技術によって満足できない。 以前の研究は、主に経路のエネルギー効率の向上、探索速度の低下、離着陸地点の最適化に重点を置いていた。 フィールドアプリケーション環境のためのロボットを提案し, エネルギー効率, 探索速度, 実際の展開可能性に着目し, モード切替点最適化を考慮したグラフ探索アルゴリズムに基づく, 軽量なグローバル空間計画手法を提案する。 基本的な概念は、平面探索と空間探索を組み合わせた交換可能な探索アプローチを採用することで計算量を減らすことである。 さらに、電池の健全性とミッション実行の完全性を保護するため、トラップエスケープアプローチも提供された。 シミュレーションは、フィールドdemマップに基づいた提案モデルの有効性をテストするために実行される。 シミュレーションの結果,我々の技術は,高い信頼度で完成可能な3dパスを生成できることがわかった。 さらに、モード切換点最適化法は、モード切換に許容される追加の場所を効率よく同定し、改良されたパスは時間とエネルギーを少なくする。

関連論文リスト

• Deep-Sea A*+: An Advanced Path Planning Method Integrating Enhanced A* and Dynamic Window Approach for Autonomous Underwater Vehicles [1.3807821497779342]
  深海環境における極度の環境は、水中での作戦に重大な課題をもたらす。 改良されたA*アルゴリズムと動的ウィンドウアプローチ(DWA)を統合した高度な経路計画手法を提案する。 提案手法は,経路の滑らかさ,障害物回避,リアルタイム性能の観点から,従来のA*アルゴリズムを超越した手法である。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-10-22T07:29:05Z)
• Hybrid Imitation-Learning Motion Planner for Urban Driving [0.0]
  本稿では,学習ベースと最適化ベースを融合した新しいハイブリッドモーションプランナを提案する。 我々のモデルは、これらの目的に固有のトレードオフを緩和し、安全性と人間の類似性を効果的にバランスさせます。 シミュレーション実験により本手法を検証し,現実の自動運転車に導入することで,その有効性を更に実証する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-09-04T16:54:31Z)
• A Meta-Engine Framework for Interleaved Task and Motion Planning using Topological Refinements [51.54559117314768]
  タスク・アンド・モーション・プランニング(タスク・アンド・モーション・プランニング、TAMP)は、自動化された計画問題の解決策を見つけるための問題である。 本稿では,TAMP問題のモデル化とベンチマークを行うための,汎用的でオープンソースのフレームワークを提案する。 移動エージェントと複数のタスク状態依存障害を含むTAMP問題を解決する革新的なメタ技術を導入する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-08-11T14:57:57Z)
• Obstacle Avoidance for Robotic Manipulator in Joint Space via Improved Proximal Policy Optimization [6.067589886362815]
  本稿では,6-DoFマニピュレータのタスク空間から関節空間にマップするために,改良されたPPOアルゴリズムを用いて深層ニューラルネットワークを訓練する。 実ロボットでそのようなタスクを訓練するのは時間を要するので、モデルを訓練するためのシミュレーション環境を開発する。 実験結果から,ロボットは非構造環境下で1つの目標をトラッキングしたり,複数の目標に到達することができた。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-10-03T10:21:57Z)
• Autonomous Aerial Robot for High-Speed Search and Intercept Applications [86.72321289033562]
  高速物体把握のための完全自律飛行ロボットが提案されている。 追加のサブタスクとして、我々のシステムは、表面に近い極にある気球を自律的にピアスすることができる。 我々のアプローチは、挑戦的な国際競争で検証され、優れた結果が得られました。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-12-10T11:49:51Z)
• Model-based Decision Making with Imagination for Autonomous Parking [50.41076449007115]
  提案アルゴリズムは,駐車前に結果を予測するための想像モデル,高速探索ランダムツリー(RRT)の改良,経路平滑化モジュールの3つの部分から構成される。 われわれのアルゴリズムは、実際のキネマティックな車両モデルに基づいており、実際の自動運転車にアルゴリズムを適用するのにより適している。 アルゴリズムの有効性を評価するため,3つの異なる駐車シナリオにおいて,従来のRTとアルゴリズムを比較した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-08-25T18:24:34Z)
• An advantage actor-critic algorithm for robotic motion planning in dense and dynamic scenarios [0.8594140167290099]
  本稿では,既存のアクター批判アルゴリズムを改良し,複雑な動作計画に適合する。 ロボットが目標を達成するまでの処理時間を短縮し、動き計画においてより高い成功率を達成する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-02-05T12:30:23Z)
• Path Design and Resource Management for NOMA enhanced Indoor Intelligent Robots [58.980293789967575]
  通信可能な屋内知的ロボット(IR)サービスフレームワークを提案する。 室内レイアウトとチャネル状態を決定論的に記述できるレゴモデリング手法が提案されている。 調査対象の無線マップは、強化学習エージェントを訓練するための仮想環境として呼び出される。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-11-23T21:45:01Z)
• New Fusion Algorithm provides an alternative approach to Robotic Path planning [0.0]
  本稿では,カスタム2次元環境における経路計画問題の解法として,新しい,効率的な融合アルゴリズムを提案する。 新しい融合アルゴリズムは、スムーズな性能で実現可能であり、従来の経路計画のA*戦略に代わる、時間効率で安価な代替手段として満足できる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-06-06T17:52:00Z)
• Congestion-aware Evacuation Routing using Augmented Reality Devices [96.68280427555808]
  複数の目的地間でリアルタイムに個別の避難経路を生成する屋内避難のための渋滞対応ルーティングソリューションを提案する。 建物内の混雑分布をモデル化するために、ユーザエンド拡張現実(AR)デバイスから避難者の位置を集約して、オンザフライで取得した人口密度マップを用いる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-04-25T22:54:35Z)

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。