論文の概要: A Novel Feature Learning-based Bio-inspired Neural Network for Real-time
Collision-free Rescue of Multi-Robot Systems
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2403.08238v1
- Date: Wed, 13 Mar 2024 04:43:10 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-03-14 15:50:07.184884
- Title: A Novel Feature Learning-based Bio-inspired Neural Network for Real-time
Collision-free Rescue of Multi-Robot Systems
- Title（参考訳）: リアルタイムな特徴学習型バイオインスピレーションニューラルネットワーク
マルチロボットシステムの衝突のない救助
- Authors: Junfei Li, Simon X. Yang
- Abstract要約: バイオインスパイアされたニューラルネットワークは、複雑でダイナミックな環境で救助経路を生成するために提案される。
提案されたFLBBINNは、ニューラルネットワークベースのアプローチの計算複雑性を低減することを目的としている。
その結果,提案するFLBBINNは救助活動の速度,効率,最適性を大幅に向上させることがわかった。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.478000072204037
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Natural disasters and urban accidents drive the demand for rescue robots to
provide safer, faster, and more efficient rescue trajectories. In this paper, a
feature learning-based bio-inspired neural network (FLBBINN) is proposed to
quickly generate a heuristic rescue path in complex and dynamic environments,
as traditional approaches usually cannot provide a satisfactory solution to
real-time responses to sudden environmental changes. The neurodynamic model is
incorporated into the feature learning method that can use environmental
information to improve path planning strategies. Task assignment and
collision-free rescue trajectory are generated through robot poses and the
dynamic landscape of neural activity. A dual-channel scale filter, a neural
activity channel, and a secondary distance fusion are employed to extract and
filter feature neurons. After completion of the feature learning process, a
neurodynamics-based feature matrix is established to quickly generate the new
heuristic rescue paths with parameter-driven topological adaptability. The
proposed FLBBINN aims to reduce the computational complexity of the neural
network-based approach and enable the feature learning method to achieve
real-time responses to environmental changes. Several simulations and
experiments have been conducted to evaluate the performance of the proposed
FLBBINN. The results show that the proposed FLBBINN would significantly improve
the speed, efficiency, and optimality for rescue operations.
- Abstract（参考訳）: 自然災害や都市事故は、より安全で、より速く、より効率的な救助軌道を提供するために、救助ロボットの需要を加速させる。
本稿では,複雑な環境と動的環境のヒューリスティックな救難経路を高速に生成する特徴学習型バイオインスパイアニューラルネットワーク (FLBBINN) を提案する。
神経力学モデルは、環境情報を用いて経路計画戦略を改善する機能学習手法に組み込まれている。
タスク割り当てと衝突のない救助軌道は、ロボットのポーズと、神経活動のダイナミックな景観によって生成される。
特徴ニューロンの抽出及びフィルタリングには、二重チャネルスケールフィルタ、神経活動チャネル、二次距離融合を用いる。
特徴学習プロセスの完了後、神経力学に基づく特徴行列を構築し、パラメータ駆動型トポロジカル適応性を持つ新しいヒューリスティック救済経路を迅速に生成する。
提案するFLBBINNは、ニューラルネットワークベースのアプローチの計算複雑性を低減し、特徴学習手法により環境変化に対するリアルタイム応答を実現することを目的としている。
提案するFLBBINNの性能を評価するために,いくつかのシミュレーションと実験を行った。
その結果,提案するFLBBINNは救助活動の速度,効率,最適性を大幅に向上させることがわかった。
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