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J-GLOBAL ID：202202278880612117   整理番号：22A0788090

深層学習に基づく自律運転制御アルゴリズムの設計【JST・京大機械翻訳】

Design of Deep Learning Based Autonomous Driving Control Algorithm

著者 (1件)： Yin YongHeng (University of Limerick,Department of Computer Science and Information Systems,Limerick,Ireland)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2022  号： ICCECE  ページ： 423-426  発行年： 2022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： 近年,人工知能の分野の連続開発によって,自律駆動技術は,広範囲にわたる注目を得た。運転行動を変化させ,人間介入なしでリアルタイムで運転作業を完了する目的を満たす。本論文では,コンピュータビジョンと深層学習に基づくエンドツーエンド自律駆動アルゴリズムの設計と実装プロセスを研究し,理論的展望からアルゴリズム設計の要素を説明した。畳み込みニューラルネットワークに基づく自律駆動のための連続的ステアリング角度予測の方法を,訓練効果と一般化能力を改善するために,ネットワーク事前訓練と過剰適合防止の方法と同様に提案する。従来のエンドツーエンド制御法との差異は,伝統的方法が分類問題として抽象的に問題を研究し,より粗い粒度を有する方向に関する運動を記述することである。本論文で提案した方法は,運動のより正確な記述を提供し,より適応的であるステアリング角に関して運動を記述する回帰問題としてそれを扱う。Copyright 2022 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： ネットワーク ,  人工知能 ,  制御方式 ,  *エンドツーエンド方式 ,  コンピュータビジョン
準シソーラス用語： 自律性 ,  運転行動 ,  実時間 ,  運転制御 ,  操舵角 ,  *アルゴリズム設計 ,  *深層学習 ,  畳込みニューラルネットワーク , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I)

タイトルに関連する用語 (4件)： 深層学習 ,  自律 ,  制御アルゴリズム ,  設計