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J-GLOBAL ID：201702257765247003   整理番号：17A1470295

時系列情報を入力とするCNNを用いた自動運転ステアリング・アクセル学習

著者 (5件)： 本吉俊之 (早稲田大) ,  佐々木一磨 (早稲田大) ,  大西直 (早稲田大) ,  曽田尚宏 (デンソー) ,  尾形哲也 (早稲田大)
資料名： 日本ロボット学会学術講演会予稿集(CD-ROM)  (日本ロボット学会学術講演会(CD-ROM))
巻： 35th  ページ： ROMBUNNO.1I3-03  発行年： 2017年09月11日 
JST資料番号： L4867A  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： 自動運転技術の研究における主流な方法には,高度なセンサーと高精度の3D地図モデルが必要となる。本研究では,前方のカメラ映像と速度情報のみから車両の運転を出力するEnd-to-Endモデルを用いるアプローチを試みた。具体的にはTime-Delay Neural Networkの手法を適応したConvolutional Neural Networkにより,時系列データを考慮し,ステアリングだけでなく,アクセルの制御をシミュレーターで実現した。(著者抄録)

シソーラス用語： *ニューラルネットワーク ,  *自動運転 ,  運転 ,  訓練用シミュレータ ,  自動車 ,  走行距離 ,  標準偏差 ,  ビデオカメラ ,  データ ,  入力 ,  学習
準シソーラス用語： *畳込みニューラルネットワーク ,  ステアリング ,  運転シミュレータ ,  自動運転車 ,  時系列データ

分類 (1件)： 人工知能  (JE08000Z)

引用文献 (3件)：

• M. Bojarski, D. Del Testa, D. Dworakowski et al.: “End to End Learning for Self-Driving Cars”, arxiv:1604.0736v1, 2016
• “製品情報:UC-win/Road”, http://www.forum8.co.jp/product/ucwin/road/ucwin-road-1.htm
• K. J. Lang, A. H. Waibel “A Time-Delay Neural Network Architecture for Isolated Word Recognition”, Neural Networks, Vol.3

タイトルに関連する用語 (5件)： 時系列 ,  CNN ,  ステアリング ,  アクセル ,  学習