文献

J-GLOBAL ID：202202224486871767   整理番号：22A0940761

Growing Neural Gasに基づく3次元不整地環境の学習と未知環境における経路計画

Growing Neural Gas based Learning of 3D Terrain Environment and Path Planning in Unknown Environment

著者 (4件)： 小笹航輝 (岡山大 工) ,  戸田雄一郎 (岡山大 工) ,  松野隆幸 (岡山大 工) ,  見浪護 (岡山大 工)
資料名： ロボティクスシンポジア予稿集  (ロボティクスシンポジア講演論文集)
巻： 27th  ページ： 58-61  発行年： 2022年03月11日 
JST資料番号： L1084B  ISSN： 1881-7300  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 短報  発行国： 日本 (JPN)  言語： 日本語 (JA)

抄録/ポイント： ・本研究では,未知環境下で不整地走行が可能なロボットの3次元空間の知覚システム及びそれを用いた経路計画手法を提案。
・3次元距離計測センサを搭載したロボットの経路計画問題の設定,教師なし学習に基づく3次元地形データの学習アルゴリズム,及び,走行可能性の判定手法を説明。
・未知環境における経路計画について,経路コストにより最短経路を決定するダイクストラ法を用いた経路計画手法,未知環境におけるサブゴールの設定方法を紹介。
・国土地理院の地図データを用いた3次元シミュレーション環境で実験を行い,山の傾斜角度が低い側面を迂回する経路を生成し,未知環境で目的地に到達可能であることを確認。

シソーラス用語： *学習アルゴリズム ,  シミュレーション ,  不整地 ,  立体知覚 ,  *経路探索 ,  センサ ,  *移動ロボット ,  教師なし学習 ,  アルゴリズム ,  距離センサ ,  三次元シミュレーション ,  Dijkstraアルゴリズム
準シソーラス用語： 3次元知覚 ,  ダイクストラ法 ,  *経路計画 ,  *成長ニューラルガス

分類 (3件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I) ,  地形データの処理  (RC02050O) ,  ロボットの運動・制御  (IC04012J)

引用文献 (5件)：

• B. Fritzke,“A Growing Neural Gas Network Learns Topologies,”, Advances in Neural Information Processing Systems 7. MIT Press, (1995), pp.625-632.
• 戸田雄一郎,和田亮雅,松野隆幸,見浪 護,“複数属性から構成される特徴ベクトルにおけるGrowing Neural Gasに基づく空間構造の学習”,計測自動制御学会論文集,Vol.57,No.4(2021),pp.209-218.
• 戸田雄一郎,宮瀬光梨,岩朝睦美,和田亮雅,竹田宗馬,松野隆幸,久保田直行,見浪 護,“Growing Neural Gasに基づく環境のトポロジカルマップの構築と未知環境における経路計画”,知能と情報,Vol.33,No.4(2021),pp501-513(in press).
• E.W. Dijkstra,“A Note on Two Problems in Connexion with Graphs”, Numerische Mathematik, (1959), pp.269-271
• 国土交通省 国土理地理院ホームページ,https://www.gsi.go.jp/top.html

タイトルに関連する用語 (6件)： 3次元 ,  不整地 ,  環境 ,  学習 ,  未知環境 ,  経路計画