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J-GLOBAL ID：201702263709418499   整理番号：17A1359577

無人車のための自律意思決定【Powered by NICT】

Autonomous decision making for a driver-less car

著者 (4件)： Gallardo Nicolas (Department of Electrical and Computer Engineering, The University of Texas at San Antonio, One UTSA Circle, San Antonio, TX 78249, USA) ,  Gamez Nicholas (Department of Electrical and Computer Engineering, The University of Texas at San Antonio, One UTSA Circle, San Antonio, TX 78249, USA) ,  Rad Paul (Department of Electrical and Computer Engineering, The University of Texas at San Antonio, One UTSA Circle, San Antonio, TX 78249, USA) ,  Jamshidi Mo (Department of Electrical and Computer Engineering, The University of Texas at San Antonio, One UTSA Circle, San Antonio, TX 78249, USA)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2017  号： SoSE  ページ： 1-6  発行年： 2017年 
JST資料番号： W2441A  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 自律的な運転は,問題,エンドレス応用,資本利得の複雑性のためにGoogle,ユーバー・,テスラのような会社とホットな話題になっている。技術の脳小児は10年以上前からDARPAの自律都市挑戦である。商用車にアルゴリズムを適用する場合の幾つかの成功を見せたいくつかの会社。これらのアルゴリズムは,古典的制御アプローチから深層学習。本論文では,著者らは,都市環境における無人車ナビゲーションを目的として深層学習技術とテンソル流れフレームワークを使用した。このシステムの新規性は,深層学習対リアルタイム自律型運転制御の従来の方法の使用と,同様にTensorflowフレームワーク自体の適用である。運転指標を同定するためのAlexNetの深層学習モデルの実装を提供し,実際のシステムで,これらの技術に予測できない欠点を実施するか,これらが最小と克服方法。Copyright 2017 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All Rights reserved. Translated from English into Japanese by JST【Powered by NICT】

シソーラス用語： 子供 ,  利得 ,  都市 ,  都市環境 ,  モデル ,  商用車 ,  *意思決定 ,  テンソル ,  アルゴリズム
準シソーラス用語： 運転制御 ,  深層学習 ,  Google ,  複雑性 ,  *自律性 ,  *無人車 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： 人工知能  (JE08000Z) ,  パターン認識  (JE07000S)

タイトルに関連する用語 (3件)： 人車 ,  自律 ,  意思決定