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J-GLOBAL ID：202002263361052116   整理番号：20A2182542

モデルカーを用いた自動走行シミュレーションにおける学習モデル獲得に関する基礎的研究

Basic Study on Acquisition of Learning Model in Automatic Driving Simulation using Model Car

著者 (2件)： 千葉笙平 (旭川工高専) ,  笹岡久行 (旭川工高専)
資料名： ファジィシステムシンポジウム講演論文集(CD-ROM)  (ファジィシステムシンポジウム(CD-ROM))
巻： 36th  ページ： ROMBUNNO.WD2-2  発行年： 2020年 
JST資料番号： L0486B  ISSN： 1882-0212  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 短報  発行国： 日本 (JPN)  言語： 日本語 (JA)

抄録/ポイント： 自動運転を実現するため,また転移学習のコストを削減することを目的として,Amazon Web Service社が開発した,Deep Racerを利用し,自動走行シミュレーション実験を行った。本論文では,シミュレーション実験の結果からモデルの性能評価を行い,モデルの汎用性と改善策の検討を行った。(翻訳著者抄録)

シソーラス用語： 自動走行装置 ,  *学習モデル ,  *自動運転 ,  *機械学習 ,  シミュレーション ,  取得 ,  汎用性
準シソーラス用語： 獲得 ,  走行シミュレーション ,  *転移学習

分類 (2件)： 人工知能  (JE08000Z) ,  走行性能  (QG02020S)

引用文献 (4件)：

• Waymo LLC, “Waymo : Home”, https://waymo.com/ (2019-2020).
• Amazon Web Services, “AWS DeepRacer 報酬関数の入力パラメータ ”, https://docs.aws.amazon.com/ja_jp/deepracer/latest/developerguide/deepracer-reward-function-input.html (2020).
• Amazon Web Services, “クラウドならアマゾンウェブサービス 【AWS公式】”, https://aws.amazon.com/jp/ (2020).
• AWS公式 Work Shop “Lab 1: Get ready to race by building your own AWS DeepRacer RL model!”, https://github.com/aws-samples/aws-deepracer-workshops/blob/master/Workshops/2019-AWSSummits-AWSDeepRacerService/Lab1/Readme-Japanese.md (2020).

タイトルに関連する用語 (5件)： モデル ,  走行シミュレーション ,  学習モデル ,  獲得 ,  基礎的研究