論文の概要: Efficient Computation of a Continuous Topological Model of the Configuration Space of Tethered Mobile Robots

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2512.07303v1
• Date: Mon, 08 Dec 2025 08:45:17 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-03-23 08:17:40.200691
• Title: Efficient Computation of a Continuous Topological Model of the Configuration Space of Tethered Mobile Robots
• Title（参考訳）: テザリング移動ロボットの構成空間の連続的トポロジカルモデルの効率的な計算法
• Authors: Gianpietro Battocletti, Dimitris Boskos, Bart De Schutter,
• Abstract要約: ロボットが動くワークスペースの多角形表現から始まるテザリングロボットの構成空間のトポロジ的モデルを構築した。 提案手法は,構成空間の他の種類の表現を構築する既存のアルゴリズムの性能をいかに向上させるかを示す。 提案したモデルは、従来のホモトピー拡張グラフを構築するのに必要なわずかな時間で計算できる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 9.67618824743514
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Despite the attention that the problem of path planning for tethered robots has garnered in the past few decades, the approaches proposed to solve it typically rely on a discrete representation of the configuration space and do not exploit a model that can simultaneously capture the topological information of the tether and the continuous location of the robot. In this work, we explicitly build a topological model of the configuration space of a tethered robot starting from a polygonal representation of the workspace where the robot moves. To do so, we first establish a link between the configuration space of the tethered robot and the universal covering space of the workspace, and then we exploit this link to develop an algorithm to compute a simplicial complex model of the configuration space. We show how this approach improves the performances of existing algorithms that build other types of representations of the configuration space. The proposed model can be computed in a fraction of the time required to build traditional homotopy-augmented graphs, and is continuous, allowing to solve the path planning task for tethered robots using a broad set of path planning algorithms.
• Abstract（参考訳）: 近年, テザリングロボットの経路計画の課題が注目されているが, 提案された手法は, 一般に, 構成空間の離散表現に依存し, テザリングのトポロジ的情報とロボットの連続位置を同時に取得できるモデルを利用していない。 本研究では,ロボットが動くワークスペースの多角形表現から始まるテザリングロボットの構成空間のトポロジ的モデルを構築した。 そこで我々はまず,テザリングロボットの構成空間と作業空間の普遍被覆空間とのリンクを確立し,そのリンクを利用して構成空間の単純複素モデルを計算するアルゴリズムを開発した。 提案手法は,構成空間の他の種類の表現を構築する既存のアルゴリズムの性能をいかに向上させるかを示す。 提案手法は,従来のホモトピー拡張グラフ構築に必要な時間の一部で計算可能であり,連続的であり,幅広い経路計画アルゴリズムを用いてテザリングロボットの経路計画課題を解くことができる。

関連論文リスト

• Hierarchical Trajectory Planning of Floating-Base Multi-Link Robot for Maneuvering in Confined Environments [9.325443556436436]
  浮動小数点浮動小数点浮動小数点浮動小数点浮動小数点浮動小数点浮動小数点浮動小数点浮動小数点浮動小数点浮動小数点浮動小数点浮動小数点浮動小数点浮動小数点浮動小数点浮動小数点浮動小数点浮動 本研究は,グローバルガイダンスと設定対応ローカル最適化を統合した階層的軌道計画フレームワークを導入する。 我々の知る限りでは、これは実際のロボットで実証された浮動小数点移動型マルチリンクロボットのための最初の計画フレームワークである。
  論文  参考訳（メタデータ） (2026-02-25T22:49:54Z)
• Joint Task Assistance Planning via Nested Branch and Bound (Extended Version) [6.531546527140475]
  本稿では,ロボット協調における支援の最適化に関する先行研究を一般化する共同作業支援計画問題を紹介し,研究する。 一方のロボットはタスクロボットであり、他方のロボットは空間的関係に依存するセンサベースの支援を提供する。 目的は、与えられた支援の総期間を最大化する両方のロボットのための経路を計算することである。
  論文  参考訳（メタデータ） (2026-02-15T00:04:51Z)
• Fast Motion Planning for Non-Holonomic Mobile Robots via a Rectangular Corridor Representation of Structured Environments [43.11194204846493]
  非ホロノミックな自律移動ロボットの高速動作計画のための完全なフレームワークを提案する。 提案手法では,重なり合う矩形廊下のコンパクトグラフを生成する決定論的自由空間分解を導入する。 このフレームワークは、長方形の列を見つけて、最適に近い運動可能な軌道を生成することで、オンラインのモーションプランニングを行う。
  論文  参考訳（メタデータ） (2026-02-10T12:18:14Z)
• A Hybrid Evolutionary Approach for Multi Robot Coordinated Planning at Intersections [0.0]
  交差点での協調型マルチロボット運動計画は、道路、工場、倉庫における安全な移動の鍵となる。 本稿では,パラメトリック格子構造と離散的RRTを用いた新しい進化的アルゴリズムを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-12-02T03:40:04Z)
• Neural Potential Field for Obstacle-Aware Local Motion Planning [46.42871544295734]
  本稿では,ロボットのポーズ,障害物マップ,ロボットのフットプリントに基づいて,異なる衝突コストを返却するニューラルネットワークモデルを提案する。 私たちのアーキテクチャには、障害物マップとロボットフットプリントを埋め込みに変換するニューラルイメージエンコーダが含まれています。 Husky UGVモバイルロボットの実験は、我々のアプローチがリアルタイムで安全なローカルプランニングを可能にすることを示した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-10-25T05:00:21Z)
• Neural Scene Representation for Locomotion on Structured Terrain [56.48607865960868]
  本研究では,都市環境を横断する移動ロボットの局所的な地形を再構築する学習手法を提案する。 搭載されたカメラとロボットの軌道からの深度測定のストリームを用いて、ロボットの近傍の地形を推定する。 ノイズ測定とカメラ配置の盲点からの大量の欠落データにもかかわらず,シーンを忠実に再構築する3次元再構成モデルを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-06-16T10:45:17Z)
• SABER: Data-Driven Motion Planner for Autonomously Navigating Heterogeneous Robots [112.2491765424719]
  我々は、データ駆動型アプローチを用いて、異種ロボットチームをグローバルな目標に向けてナビゲートする、エンドツーエンドのオンラインモーションプランニングフレームワークを提案する。 モデル予測制御(SMPC)を用いて,ロボット力学を満たす制御入力を計算し,障害物回避時の不確実性を考慮した。 リカレントニューラルネットワークは、SMPC有限時間地平線解における将来の状態の不確かさを素早く推定するために用いられる。 ディープQ学習エージェントがハイレベルパスプランナーとして機能し、SMPCにロボットを望ましいグローバルな目標に向けて移動させる目標位置を提供する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-08-03T02:56:21Z)
• Large Scale Distributed Collaborative Unlabeled Motion Planning with Graph Policy Gradients [122.85280150421175]
  本研究では,運動制約と空間制約を多数のロボットに対して2次元空間で解くための学習法を提案する。 ロボットのポリシーをパラメータ化するためにグラフニューラルネットワーク(GNN)を用いる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-02-11T21:57:43Z)
• Nothing But Geometric Constraints: A Model-Free Method for Articulated Object Pose Estimation [89.82169646672872]
  本稿では,ロボットアームの関節構成を,モデルに先入観を持たずにRGBまたはRGB-D画像のシーケンスから推定する,教師なし視覚ベースシステムを提案する。 我々は,古典幾何学的定式化と深層学習を組み合わせることで,この課題を解決するために,極性多剛体制約を拡張した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-11-30T20:46:48Z)
• Risk-Averse MPC via Visual-Inertial Input and Recurrent Networks for Online Collision Avoidance [95.86944752753564]
  本稿では,モデル予測制御(MPC)の定式化を拡張したオンライン経路計画アーキテクチャを提案する。 我々のアルゴリズムは、状態推定の共分散を推論するリカレントニューラルネットワーク(RNN)とオブジェクト検出パイプラインを組み合わせる。 本手法のロバスト性は, 複雑な四足歩行ロボットの力学で検証され, ほとんどのロボットプラットフォームに適用可能である。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-07-28T07:34:30Z)
• Combinatorics of a Discrete Trajectory Space for Robot Motion Planning [4.477410849696538]
  問題の複雑さは ロボットの構成空間の次元と直接関係している 本稿では,ロボットの基本ハードウェア仕様に基づく離散ロボットモデルを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-05-25T12:14:20Z)

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。