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J-GLOBAL ID：201902281466629494   整理番号：19A2568645

障害物を持つ環境におけるロボット運動のためのSVM-PSO分類器【JST・京大機械翻訳】

A SVM-PSO Classifier for Robot Motion in Environment with Obstacles

著者 (3件)： Baygin Nursena (Kafkas University) ,  Baygin Mehmet (Ardahan University) ,  Karakose Mehmet (Firat University)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2019  号： IDAP  ページ： 1-5  発行年： 2019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： サポートベクトルマシン(SVM)は分類問題の一般的な方法である。本研究では,道路に沿ったロボットSCITOS G5の動きから得られたセンサデータを分類した。センサデータは障害物に対するロボットの運動の数値を含む。SVMにおける分類精度に影響する最も重要なパラメータから粒子群最適化(PSO)によりCとガンマ値を最適化し,最も適切な値を用いた。本論文では,ロボットが障害物に対してSVM法によりヒューマノイド運動を示すことができるかどうかを調べた。Copyright 2019 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 道路 ,  *ロボット ,  サポートベクトルマシン ,  最適化
準シソーラス用語： 粒子群最適化 ,  分類精度 ,  センサデータ , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： ロボットの運動・制御  (IC04012J)

タイトルに関連する用語 (7件)： 障害物 ,  環境 ,  ロボット ,  運動 ,  SVM ,  PSO ,  分類器