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J-GLOBAL ID：201902258008157690   整理番号：19A1752316

階層型リカレントニューラルネットワークにおける自己組織化空間表現に基づくナビゲーション挙動

Navigation behavior based on self-organized spatial representation in hierarchical recurrent neural network

著者 (3件)： NOGUCHI Wataru (Hokkaido Univ., Hokkaido, JPN) ,  IIZUKA Hiroyuki (Hokkaido Univ., Hokkaido, JPN) ,  YAMAMOTO Masahito (Hokkaido Univ., Hokkaido, JPN)
資料名： Advanced Robotics  (Advanced Robotics)
巻： 33  号： 11-12  ページ： 539-549  発行年： 2019年 
JST資料番号： T0339A  ISSN： 0169-1864  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： イギリス (GBR)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： ・複数のタイムスケールを有する階層型リカレントニューラルネットワーク(HRNN)を使用して,自己組織化空間表現に基づく移動ロボットのナビゲーション能力の発達を調査。
・空間表現の自己組織化の調査に当たっては,主観的情報のみを入力とし,ロボットの位置や目標地,物体のような目標となる情報は否提供。
・ロボットナビゲーションを,出発点を決めず,障害物をランダムに配置し,ロボットが障害物を避けたり,指定した目標に移動する状況をシミュレート。
・階層型リカレントニューラルネットワーク(HRNN)を,スナップショットを画像で示す目的地に移動ロボットを誘導するように訓練し,障害物を避け,環境内のN飲位の場所から目的地に移動することを達成。
・タイムスケールの速いモジュールが障害物回避を処理し,タイムスケールの遅いモジュールが目的地の空間位置に対応する空間表現を持つことを提示。

シソーラス用語： *ニューラルネットワーク ,  *自己組織化 ,  表示 ,  *移動 ,  *移動ロボット ,  情報 ,  障害物 ,  回帰モデル ,  画像 ,  データ収集
準シソーラス用語： スナップショット ,  *ナビゲーション【ロボット】 ,  リカレントニューラルネットワーク ,  *階層型ニューラルネットワーク ,  空間表現

分類 (2件)： ロボットの運動・制御  (IC04012J) ,  人工知能  (JE08000Z)

タイトルに関連する用語 (6件)： 階層 ,  リカレントニューラルネットワーク ,  自己組織化 ,  空間表現 ,  ナビゲーション ,  挙動