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J-GLOBAL ID：201902263240524758   整理番号：19A1542680

ドローン知覚と制御のための機械学習アプローチ【JST・京大機械翻訳】

Machine Learning Approach for Drone Perception and Control

著者 (2件)： Mandloi Yograj S. (Tokai University, Hiratsuka-shi, Kanagawa, Japan) ,  Inada Yoshinobu (Tokai University, Hiratsuka-shi, Kanagawa, Japan)
資料名： Communications in Computer and Information Science  (Communications in Computer and Information Science)
巻： 1000  ページ： 424-431  発行年： 2019年 
JST資料番号： W5071A  ISSN： 1865-0929  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： ドイツ (DEU)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 本研究は,同じ作業を達成するための明示的モデルの代わりに,無人航空機を制御するための環境の行動選択とより良い理解のための機械学習とニューラルネットワークの応用に焦点を合わせた。機械学習の実装と非線形回帰のような深い学習アルゴリズムをニューラルネットワークと組み合わせて,将来の状態の予測のためのドロロンのシステムダイナミックスを学習した。行動クローニング法を適用して,自動操縦の行動を模倣し,自動操縦と学習モデルの決定の比較研究を模擬環境で行った。深い畳込みニューラルネットワークを,障害物として樹木を検出することによって,森林環境における視覚認識作業のために利用した。明示的モデルからのデータに対する相対的に小さい誤差で,将来の状態の予測と自動操縦を模倣することを実現した。そして,ツリー検出は低い太陽光条件においてさえも成功した。Copyright 2019 Springer Nature Switzerland AG Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： ニューラルネットワーク ,  *機械学習 ,  学習アルゴリズム ,  *無人機 ,  モデル ,  視認 ,  自動操縦 ,  学習モデル ,  システムダイナミックス ,  教師つき学習
準シソーラス用語： 畳込みニューラルネットワーク ,  クローニング ,  線形回帰 ,  行動選択 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (4件)： ドローン知覚 ,  教師付き学習 ,  深層学習 ,  オブジェクト検出

分類 (2件)： 人工知能  (JE08000Z) ,  ニューロコンピュータ  (JC06010Q)

タイトルに関連する用語 (3件)： ドローン ,  知覚 ,  機械学習