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J-GLOBAL ID：202002211593166727   整理番号：20A0704353

改良型REGION OF INTEREST GROWING NEURAL GASを用いた点群情報の位相構造学習

Topological Structure Learning of Point Cloud data using Modified Region of Interest Growing Neural Gas

著者 (3件)： 戸田雄一郎 (岡山大 大学院自然科学研究科) ,  松野隆幸 (岡山大 大学院自然科学研究科) ,  見浪護 (岡山大 大学院自然科学研究科)
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： 25th  ページ： 84-87  発行年： 2020年03月15日 
JST資料番号： L1084B  ISSN： 1881-7300  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： ・改良型REGION OF INTEREST GROWING NEURAL GASを用いた点群情報の位相構造学習。
・自立型ロボットの実時間環境認知機構における空間構造の学習手法として提案したROI-GNG(Region of Interest-Growing Neural Gas)には,注意の対象を切り替えた際にノード数の調整が安定しない課題が存在。
・Frezza-BuettによるGNG-T(Growing Neural Gas with Targeting)のアルゴリズムにおけるノードの追加削除の手法を導入して,改良型ROI-GNGを提案。
・シミュレーションによる2次元点群データを用いて,提案手法により状況に応じたノードの調整ができることを確認。
・今後は,RGB-Dカメラで計測した3次元点群データに適用して有効性を示す予定。

シソーラス用語： *自律ロボット ,  *認識 ,  *学習アルゴリズム ,  立体構造 ,  データ ,  節点 ,  シミュレーション
準シソーラス用語： ノード ,  *環境認知 ,  空間構造 ,  *自律型ロボット ,  *成長型ニューラルガス ,  点群データ

分類 (2件)： ロボット工学一般  (IC04011S) ,  人工知能  (JE08000Z)

引用文献 (10件)：

• Itti, Laurent, and Christof Koch. ′′A saliency-based search mechanism for overt and covert shifts of visual attention.′′ Vision research 40.10-12 (2000): 1489-1506.
• Yang, Jimei, and Ming-Hsuan Yang. ′′Top-down visual saliency via joint CRF and dictionary learning.′′ IEEE transactions on pattern analysis and machine intelligence 39.3 (2016): 576-588.
• Y. Toda, H. Yu, Z. Ju, N. Takesue, K. Wada, N. Kubota, ′′Real-time 3D Point Cloud Segmentation using Growing Neural Gas with Utility′′, The 9th International Conference on Human System Interaction, pp.418-422, 2016.
• 戸田雄一郎, ′′GROWING NEURAL GASを用いた集中/分散的センシングに基づく3次元空間の位相構造学習′′, 第24回ロボティクス・シンポジア, pp.90-93, 2019.
• Frezza-Buet, Hervé. ′′Online computing of non-stationary distributions velocity fields by an accuracy controlled growing neural gas.′′ Neural Networks 60 (2014): 203-221.

タイトルに関連する用語 (3件)： 点群 ,  位相構造 ,  学習