視点依存の奥行き情報を用いた仮想環境における自律エージェントのための経路探索

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  • Autonomous Agent Motion Planning for Virtual Environments Using Viewpoint Specific Depth Information

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抄録

本稿では, 仮想空間を行動するエージェントのための効果的かつ現実的な経路探索手法について提案する.提案手法では, ゴール位置からの誘引力と障害物の周囲の抵抗力から得られるエネルギー場から経路を求めている.エージェントの視点から物体への奥行きデータを用いることで, 障害物の周囲のエネルギー場を正確かつ効果的に近似する.さらに, エージェントの経路に存在する障害物の距離, 形状, 大きさに依存した抵抗力を及ぼすようなエネルギー場を定義している.また, エネルギー場がゴール位置からの誘引力と合成することによって, 障害物に衝突しない任意の2点間の経路を求めることが可能となる.提案手法は局所的, つまり視点位置に依存した情報に基づいているため, 静的あるいは動的で非構造的な環境における自律的なエージェントに適している.さらに, 簡易かつ高速であり, 現実世界のレンジセンサを搭載したロボットにも容易に拡張可能である.

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