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アイテム
実歩行データに基づく歩行者モデルの提案
https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/214974
https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/214974b7fb9713-e609-4080-8b07-a9b79e8f01b8
名前 / ファイル | ライセンス | アクション |
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Copyright (c) 2021 by the Information Processing Society of Japan
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Item type | National Convention(1) | |||||||||
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公開日 | 2021-03-04 | |||||||||
タイトル | ||||||||||
タイトル | 実歩行データに基づく歩行者モデルの提案 | |||||||||
言語 | ||||||||||
言語 | jpn | |||||||||
キーワード | ||||||||||
主題Scheme | Other | |||||||||
主題 | 人工知能と認知科学 | |||||||||
資源タイプ | ||||||||||
資源タイプ識別子 | http://purl.org/coar/resource_type/c_5794 | |||||||||
資源タイプ | conference paper | |||||||||
著者所属 | ||||||||||
法大 | ||||||||||
著者所属 | ||||||||||
法大 | ||||||||||
著者名 |
間宮, 竜大
× 間宮, 竜大
× 藤田, 悟
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論文抄録 | ||||||||||
内容記述タイプ | Other | |||||||||
内容記述 | 本論文では、歩行者の軌跡を予測するモデルを提案する。Helbingが提案したSocial Forceモデルは歩行者の行動を推定する代表的なモデルであるが、物理モデルであるため実歩行データとの差異が観測されている。Social LSTMとそれに続く研究は、歩行者行動の学習モデルにLSTMを適用することで、この欠点を解決した。一方、Social LSTMは周囲の相互作用などの歩行者行動を表現することができたが、それらの行動は学習データ全ての平均的なものであった。そこで、本研究では、学習データを歩行者の状況の特徴に応じて学習モデルの作成を行うことで、歩行流の特徴を学習したモデルを提案する。 | |||||||||
書誌レコードID | ||||||||||
収録物識別子タイプ | NCID | |||||||||
収録物識別子 | AN00349328 | |||||||||
書誌情報 |
第83回全国大会講演論文集 巻 2021, 号 1, p. 345-346, 発行日 2021-03-04 |
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出版者 | ||||||||||
言語 | ja | |||||||||
出版者 | 情報処理学会 |