文献
J-GLOBAL ID：202002229570005532
整理番号：20A0802266
モデルカーを用いた自動走行のための学習モデルに関する基礎的研究
Basic Study of Model for Machine Learning on Autonomous Driving with a Model Car
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著者 (2件)：
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資料名：
巻：
2020
号：
GI-43
ページ：
Vol.2020-GI-43,No.17,1-3 (WEB ONLY)
発行年：
2020年03月06日
JST資料番号：
U0451A
資料種別：
会議録 (C)
記事区分：
原著論文
発行国：
日本 (JPN)
言語：
日本語 (JA)
抄録/ポイント：
抄録/ポイント
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自動運転を実現するための機械学習の研究を進めている.最初のステップとして,モデルカーを使用した自動運転に関するいくつかの実験を実施した.今回は,学習したモデルの汎用性を考慮するためにシミュレーション実験に焦点を当てている.強化学習の学習処理において,環境および報酬関数を統一し,学習時間の長さのみを変更させ,モデルを生成した.自動走行における汎用性を考察するため,いくつかの走行コースを用いてシミュレーション実験を実施した.本報告では,シミュレーション実験の結果およびそこから考察されることについて報告する.(著者抄録)
シソーラス用語：
シソーラス用語/準シソーラス用語
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準シソーラス用語：
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分類 (2件)：
分類
JSTが定めた文献の分類名称とコードです
走行装置
, 人工知能
引用文献 (5件)：
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国土交通省自動車局,“自動運転車の安全技術ガイドライン”,国土交通省ホームページ http://www.mlit.go.jp/common/001253665.pdf (平成30年9月).
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ndivia 社“NVIDIA DRIVE CONSTELLATION”, https://www.nvidia.com/ja-jp/self-driving-cars/drive-constellation/ (参照 2020-2-20).
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加藤真平ら,“Autoware 自動運転ソフトウェア入門”,リックテレコム社,2019.
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Amazon Web Sevice 社“Deep Racer”,AWS社ホームページ https://aws.amazon.com/jp/deepracer/, (参照 2020-2-20).
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David Silver et al. “A general reinforcement learning algorithm that masters chess, shogi, and Go through self-play”,Science 07 Dec 2018: Vol. 362, Issue 6419, pp.1140-1144, DOI: 10.1126.
タイトルに関連する用語 (3件)：
タイトルに関連する用語
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