WO2016179419
In the late nineteen-nineties, the "Estimation of Distribution Algorithms" (EDA) was introduced
【0009】
19世紀後半には、「分布推定アルゴリズム(EDA:Estimation of Distribution Algorithm)」が紹介され、
and goes by several other terms in the literature, such as "Probabilistic Model- Building Genetic Algorithms", or "Iterated Density Estimation Algorithms".
文献では「確率モデル構築型遺伝的アルゴリズム(PMBGA:Probabilistic Model-Building Genetic Algorithms)」または「反復密度推定アルゴリズム(Iterated Density Estimation Algorithms)」等のいくつかの他の名称で通っている。
Due to its novel functionality, it has become a major tool in evolutionary algorithms based on probabilistic model learning by evolution, biologically inspired computing in spirit similar to genetic algorithms.
その新規な機能性のため、EDAは、進化、遺伝的アルゴリズムに類似する精神での生物学的に触発された計算による確率モデル学習に基づいた進化的アルゴリズムにおける主要なツールになった。
WO2014145471
[0060] Beyond the scope of model building, small errors in pose estimation for the Mobile Base and Manipulator are also of significant concern for the planning and execution of Surface Coverage maneuvers.
【0033】
又、モデル構築の範囲を超えて、可動基部及びマニピュレータの姿勢推定における小さな誤差も、表面カバレッジ操作の計画及び実行における大きな懸念事項である。
That is, the standoff and orthogonality requirements of surface processing require that the end effector be maneuvered very close to the target surface,
即ち、表面加工のスタンドオフ及び直交性の要件は、エンドエフェクタがターゲット表面に対して非常に近接した状態で操作されることを必要としており、
and inaccuracies in the pose of the arm relative to the surface could lead to any number of problems, including unintended contact with the surface, non-optimal coating removal, or over-burn.
且つ、表面との関係におけるアームの姿勢における不正確性は、意図せぬ表面との接触、最適ではないコーティング除去、又は過燃焼を含むいくつかの問題をもたらしうるであろう。
As such, immediately prior to planning and executing Surface Coverage commands, the pose of the mobile base is refined by taking several scans of the target surface area to be processed and applying the same scan- matching techniques described above.
従って、表面カバレッジコマンドの計画及び実行の直前に、可動基部の姿勢は、加工対象であるターゲット表面エリアのいくつかのスキャンを取得すると共に上述の同一のスキャン-マッチング法を適用することにより、リファインされる。
US2011161059
[0031] Model Construction Method
【0027】
モデル構築方法
[0032] The method for constructing the gray-box model 101 for the system 100 is shown in FIG. 3. The method can be performed in a processor including a memory and input/output interfaces as known in the art.
システム100のためのグレーボックスモデル101を構築するための方法が図3に示されている。本方法は、当該技術分野において既知のメモリ及び入出力インターフェースを備えるプロセッサにおいて実行することができる。