特許
J-GLOBAL ID：201103062464676146

オンラインリスク認識システム

発明者：
小川 原也

小川 原也 について


出願人/特許権者：
富士重工業株式会社

富士重工業株式会社 について


代理人 (1件)： 伊藤 進
公報種別：公開公報
出願番号（国際出願番号）：特願2009-159063
公開番号（公開出願番号）：特開2011-014038
出願日： 2009年07月03日
公開日（公表日）： 2011年01月20日
要約：
【課題】実際の環境下での経験を自律的に学習して危険度を認識する際、多様な外界環境に対するロバスト性を向上する。【解決手段】1次元上ループ上のSOMを走行状態に応じて複数のモデルに分割したモデル群を昼夜の別等に応じて並列化しておく。そして、認識モデル設定部5aで選択したモデル群の中から車速や舵角等の情報によって使用するモデルを選択することで、入力データの希薄な部分に対してユニットが配置されることを回避する。次に、認識学習部5bでSOMモデルに特徴量抽出部4で抽出した画像特徴量のみを入力して状態の認識及び学習を行うことで、性質の異なるデータ入力に対するロバスト性を向上する。更に、リスク認識部7で状態と教師との相関関係を求め、状態のリスクを学習・認識する。これにより、リスク認識の際の多様な外界環境に対するロバスト性を向上することができる。【選択図】図1
請求項（抜粋）：
移動体の外界環境を検出し、この外界環境に含まれるリスクを学習的に認識するオンラインリスク学習システムであって、 上記外界環境の検出情報を処理して上記外界環境に含まれる多次元の特徴量を抽出する特徴量抽出部と、 上記特徴量をクラスタリングするための認識モデルを階層化して設定する認識モデル設定部と、 上記認識モデル設定部で設定された認識モデルを用いて多次元の上記特徴量を1次元の状態として認識する状態認識部と、 上記状態認識部で認識された状態と上記危険度に係るリスク情報を抽出して作成された教師情報との相関に基づいて、上記状態の危険度を適応的に学習し、上記外界環境に含まれる危険度を認識するリスク認識部と を備えることを特徴とするオンラインリスク学習システム。
IPC (3件)：
G08G 1/16 ,  G08B 25/04 ,  G08B 31/00
FI (3件)：
G08G1/16 C ,  G08B25/04 C ,  G08B31/00 B
Fターム (32件)：
5C087AA09 ,  5C087AA25 ,  5C087AA40 ,  5C087AA44 ,  5C087DD14 ,  5C087FF22 ,  5C087GG02 ,  5C087GG08 ,  5C087GG09 ,  5C087GG19 ,  5H180AA01 ,  5H180BB19 ,  5H180BB20 ,  5H180CC04 ,  5H180CC14 ,  5H180FF27 ,  5H180FF33 ,  5H180LL01 ,  5H180LL04 ,  5H180LL07 ,  5H180LL08 ,  5H181AA01 ,  5H181BB19 ,  5H181BB20 ,  5H181CC04 ,  5H181CC14 ,  5H181FF27 ,  5H181FF33 ,  5H181LL01 ,  5H181LL04 ,  5H181LL07 ,  5H181LL08
引用特許：
審査官引用 (6件)
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