環境予測のための注意強化型コンバースム【JST・京大機械翻訳】

Lange Bernard; Itkina Masha; Kochenderfer Mykel J.

プレプリント

J-GLOBAL ID：202202200689236620 整理番号：21P0055292

環境予測のための注意強化型コンバースム【JST・京大機械翻訳】

Attention Augmented ConvLSTM for Environment Prediction

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発行年： 2020年10月19日プレプリントサーバーでの情報更新日： 2021年09月10日
JST資料番号： O7000B 資料種別：プレプリント
記事区分：プレプリント発行国：アメリカ合衆国 (USA) 言語：英語 (EN)

ロボットシステムにおける安全と積極的計画は一般に環境の正確な予測を必要とする。環境予測に関する事前作業は,占有グリッドのような鳥のアイビュー環境表現にビデオフレーム予測技術を適用した。以前に使用されたConvLSTMベースフレームワークは,移動物体の著しいぼけと消失をもたらし,従って,安全クリティカルアプリケーションにおける利用へのそれらの適用性を妨げる。本研究では,ConvLSTMに対する2つの拡張を提案し,これらの問題に対処した。時空間占有予測のために,時間的注意Augmented ConvLSTM(TAAConvLSTM)と自己拡張Augmented ConvLSTM(SAAConvLSTM)フレームワークを提示し,実世界KITTIとWaymoデータセットのベースラインアーキテクチャに対する性能改善を実証した。【JST・京大機械翻訳】

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, , 【Automatic Indexing@JST】

人工知能 , ニューロコンピュータ , パターン認識

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