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J-GLOBAL ID：202202233314958685   整理番号：22A0446665

自動車第一か歩行者か 人間-ロボット相互作用における運動予測と計画【JST・京大機械翻訳】

Car First or Pedestrian First? Motion Prediction and Planning in Human-Robot Interactions

著者 (1件)： Lian Xu (Shenzhen Middle School, Shenzhen, China)
資料名： Communications in Computer and Information Science  (Communications in Computer and Information Science)
巻： 1513  ページ： 105-129  発行年： 2022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： 知的車両やロボットなどの自律エージェントの需要として,有効かつ安全な人間機械インタラクションを確保しなければならない。したがって,機械は人間の動きを予測でき,それらの目標を達成するために適切なスキームを解決すべきである。これを達成するために,予測ニューロンネットワークによってビデオから抽出したいくつかの歴史的位置に従って,将来の位置のシーケンスを発生しなければならない,そして,計画アルゴリズムは,限られたウィンドウにおいて最良の方式を見つけて実行しなければならない。本論文では,予測のための長期メモリ(LSTM)ネットワークと計画問題を解くためのA*アルゴリズムの使用を提案した。これらの方法で,著者らは,これらの2つの部分を首尾よく組み合わせ,自律車が,歩行者を安全方法で回避しながら,効率的に目標に到達する必要があるシミュレーションを実施した。さらに,UCYデータセットに関する他のモデルと著者らの予測モデルを比較した。また,得られた経路を,著者らの予測と,ナイーブで単純な線形予測の結果と比較した。結果は,このシステムが自律車両のための安全で効率的な将来の経路を効果的に発生できることを示した。Copyright Springer Nature Singapore Pte Ltd. 2021 Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： アルゴリズム ,  記憶装置 ,  *相互作用 ,  *自動車 ,  ネットワーク ,  *ロボット ,  *歩行者 ,  録画装置 ,  線形予測 ,  神経回路網 ,  動き推定 ,  予測モデル
準シソーラス用語： *ヒューマンロボットインタラクション ,  インテリジェント・ビークル ,  A*アルゴリズム , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： 人間-ロボット相互作用 ,  歩行者軌道 ,  運動計画 ,  長期記憶ネットワーク ,  A*探索

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 (5件)： 自動車 ,  歩行者 ,  人間-ロボット相互作用 ,  運動予測 ,  計画