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J-GLOBAL ID：202002282965998987   整理番号：20A2466712

深層学習を用いた環境形状に基づく歩行者の軌道予測

Pedestrian Trajectory Prediction Based on Environmental Shape with Deep Learning

著者 (2件)： 杉浦尚弥 (明治大) ,  黒田洋司 (明治大)
資料名： 日本機械学会ロボティクス・メカトロニクス講演会講演論文集(CD-ROM)  (日本機械学会ロボティクス・メカトロニクス講演会予稿集(CD-ROM))
巻： 2020  ページ： ROMBUNNO.1P2-I06  発行年： 2020年05月27日 
JST資料番号： L0318B  ISSN： 2424-3124  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： 日本 (JPN)  言語： 日本語 (JA)

抄録/ポイント： 本論文では,歩行者の周囲に障害物がある環境での軌道予測手法を提案する.他の歩行者や壁などの障害物が存在する環境において歩行者の行動を予測するために,測距センサにより取得した歩行者の周囲の障害物情報と歩行者の過去の軌跡情報を使用する.これらの情報をLSTMのencoder-decoderモデルの入力とし,学習を行う.シミュレータ環境における実験を通して提案したモデルが周囲の障害物から影響を受けた歩行者の行動を予測することができることを示す.(著者抄録)

シソーラス用語： 機械学習 ,  環境 ,  *歩行者 ,  検出 ,  物体認識 ,  軌道推定 ,  障害物 ,  予測 ,  センサ ,  ニューラルネットワーク ,  符号器 ,  復号器 ,  学習モデル ,  *行動予測 ,  *深層学習 ,  歩行者検出 ,  歩行者認識 ,  距離センサ
準シソーラス用語： LSTM ,  エンコーダ ,  デコーダ ,  測距センサ

分類 (3件)： ロボットの運動・制御  (IC04012J) ,  ロボットの設計・製造・構造要素  (IC04013A) ,  人工知能  (JE08000Z)

タイトルに関連する用語 (4件)： 深層学習 ,  環境 ,  歩行 ,  軌道予測