局所範囲計測移動ロボットの経路計画法の比較検証

カテゴリ: 研究会(論文単位)

論文No: IIS20051

グループ名: 【D】産業応用部門 次世代産業システム研究会

発行日: 2020/03/18

タイトル(英語): Comparative verification of path planning method for mobile robot measuring local range measurement

著者名: 中村 瞭太(東京電機大学),鈴木 聡(東京電機大学)

著者名(英語): RYOTA NAKAMURA(Tokyo Denki University),SATOSHI SUZUKI(Tokyo Denki University)

要約(日本語): 本研究では探索型ロボットに搭載した測域センサの計測範囲が有限な状況を想定し，A*アルゴリズムとQ学習を最短経路の発見率と探索時間から比較検証した．_x000D_ A*アルゴリズムは最適解を必ず発見し，Q学習は環境変化への対応ができるので用いることとした．_x000D_ A*アルゴリズムとQ学習の経路探索を比較し，最短経路の発見率と探索時間を調べたところ，A*アルゴリズムの方が最短経路の発見率の平均値差が30%(t=2.14,p<.05)，かつQ学習の方が探索時間の平均値差は39s(t=2.51,p<.05)と有意に優れていたことが確認できた．

要約(英語): In this study,it is estimated that scanning range sensor loaded on robot of measuring range is finite situation,_x000D_ A*algorithm and Q-learning compare from shortest path discovery rate and search time. _x000D_ Because A*algorithm discovery optimal solution and Q-learning can adapt environmental._x000D_ As a result,the A*algorithm has mean difference shortest path discovery is rate 30%(t=2.14,p<.05), and Q-learning has mean difference search time is 39s(t=2.51,p<.05), which was significantly._x000D_ _x000D_ _x000D_ _x000D_

原稿種別: 日本語

PDFファイルサイズ: 1,878 Kバイト