計画生成時間とセンサ情報の不確かさを考慮した移動ロボットの視覚と行動のプラニング

考虑计划生成时间和传感器信息不确定性的移动机器人视觉和行为规划

• 批准号: 08780354
• 负责人: 三浦 純
• 金额: $ 0.7万
• 依托单位: Osaka University
• 依托单位国家: 日本
• 项目类别: Grant-in-Aid for Encouragement of Young Scientists (A)
• 财政年份: 1996
• 资助国家: 日本
• 起止时间: 1996 至 无数据
• 项目状态: 已结题
• 来源: https://kaken.nii.ac.jp/en/grant/KAKENHI-PROJECT-08780354/
• 关键词: 最適プラニング; プラニングコスト; 移動ロボット; ステレオ視覚; limited rationality

視覚を持つ自律移動ロボットの不確かさを考慮したプラニング(行動計画の生成)において,プラニング時間と生成されるプランの質とのトレードオフを考慮するプラニング手法を研究した.具体的には(1)プラン探索の深さとプランの質とのトレードオフ,(2)確率的に表現される不確かな量をどの程度に離散化して考えるか(離散化の粒度と呼ぶ)とプランの質とのトレードオフ,の2つを考慮し,プラニング時間とプランの実行時間の和を最小化する手法を研究した.そのために,1.プランの生成過程を,iterative refinement(繰り返し改善)の形に定式化し,次に,(プランの予想される改善度-ノード展開のコスト)の最も高いノードを持つプラン候補を繰り返し展開することにより,プラニングのコストを含めた上で最適なプランを生成する手法を研究した.2.不確かな状況の離散化の粒度と,それに応じたプランの質との関係を,いくつかの典型的な状況についてあらかじめ調べておき,それらから一般の場合について離散化の粒度とプランの質との関係を推定する手法を研究した.以上の手法について,まずシミュレーションで有効性を確かめた.探索深さや離散化の粒度をさまざまな値に固定してプラニングを行った場合と比較して,研究した手法が常に効率の良いプランを生成することが確かめられた.また,実際の移動ロボットを用いて基礎実験を行い,現実の問題に適用可能であることが確認された.

See 覚 を hold つ self-discipline mobile ロ ボ ッ ト の uncertain か さ を consider し た プ ラ ニ ン グ (action plan の generated) に お い て, プ ラ ニ ン グ time と generated さ れ る プ ラ ン の qualitative と の ト レ ー ド オ フ を consider す る プ ラ ニ ン グ gimmick を research し た. Specific に は (1) プ ラ ン explore の deep さ と プ ラ ン の qualitative と の ト レ ー ド オ フ, (2) probabilistic に performance さ れ る uncertain か な quantity を ど の degree に discretization し て exam え る か (discretization の granularity と shout ぶ) と プ ラ ン の qualitative と の ト レ ー ド オ フ, の 2 つ を し, プ ラ ニ ン グ time と プ ラ ン の be の and minimize を す line time The る technique を studies <s:1> た. Youdaoplaceholder3 ために ために ために,1. The プラ プラ <s:1> generation process を,iterative Refinement (Qiao り return し) の form に demean し, に, (プ ラ ン の to think さ れ る improve degrees - ノ ー ド expand の コ ス ト) high の most も い ノ ー ド を hold つ プ ラ ン alternate を Qiao り return し expand す る こ と に よ り, プ ラ ニ ン グ の コ ス ト を containing め た on the optimal な で プ ラ ン を generated す る gimmick を research し た. 2. Uncertain か な condition の discretization の granularity と, そ れ に 応 じ た プ ラ ン の qualitative と の masato を, い く つ か の condition of typical な に つ い て あ ら か じ め adjustable べ て お き, そ れ ら か ら の general occasions に つ い て discretization の granularity と プ ラ ン の qualitative と の masato presumption is を す る gimmick を research し た. The above-mentioned techniques に に て て て are effective,まずシ まずシ ュレ ショ ショ ショ で で で で で で で で で are effective, を are effective, and めた are effective. Exploring deep さ や discretization の granularity を さ ま ざ ま な numerical に fixed し て プ ラ ニ ン グ を line っ た occasions と compare し て, research し た gimmick が に often unseen rate の good い プ ラ ン を generated す る こ と が か indeed め ら れ た. ま た, be interstate の mobile ロ ボ ッ ト を with い て basis be 験 を い, now be の problem に may apply で あ る こ と が confirm さ れ た.

项目成果

J.Miura: "Application of Flexible Computation to a Vision-Motion Planning of a Mobile Robot under Uncertainty" Proc.1996 AAAI Fall Symposium on Flexible Computation in Intelligent Systems : Results,Issues,and Opportunities. 121-127 (1996)

J.Miura：“灵活计算在不确定性下移动机器人视觉运动规划中的应用”Proc.1996 AAAI 秋季智能系统灵活计算研讨会：结果、问题和机遇。

J.Miura: "Vision-Motion Planning for a Mobile Robot under Uncertainty with Consideration of Planning Cost" Proc.RWC-97. 288-295 (1997)

J.Miura：“考虑规划成本的不确定性下移动机器人的视觉运动规划”Proc.RWC-97。

三浦 純: "プラニングコストとセンサ情報の不確かさを考慮した移動ロボットの視覚と行動のプラニング" 人工知能学会FAI研究会. SIG-FAI-9601・5. 25-32 (1996)

Jun Miura：“考虑规划成本和传感器信息不确定性来规划移动机器人的视觉和行为”FAI 研究小组，SIG-FAI-9601・5（1996 年）。