@techreport{oai:ipsj.ixsq.nii.ac.jp:00194541,
 author = {小原, 裕輝 and 中沢, 実 and Yuki, Kohara and Minoru, Nakazawa},
 issue = {2},
 month = {Feb},
 note = {レーザーレンジファインダー (以下 LRF) は周囲の環境の形状で読み取ることができ，古くから SLAM や物体検知を行うために様々な研究で使われてきた．その中で，2 次元方向の周囲の形状を読み取れる LRF を用いて追跡対象者を検知し，その後を追うというタスクがある．この技術は人の代わりに荷物を運ぶ貨物運搬ロボットに使われる．過去の研究では，人が設計した特徴を用いて追跡対象者を検知し，追跡していた．近年，画像処理で革新を起こしている深層学習は人が設計した特徴を超える結果を出している．この論文ではその深層学習と単体 LRF を用いた追跡対象者の検知について検討，実験する．, Laser Range Finder (LRF) can scan surrounding shape, so LRF has been used for various studies using Simultaneous Localization and Mapping (SLAM) and object detection for a long time. Among them, there is the task that LRF scan surrounding shape and then detect and track target person. The technology is utilized for robots which carry loads instead of human. Existing works have used hand-crafted features for target detection and tracking. Recently, deep learning cause innovation in computer vision, because it outweigh hand-crafted feature results. In this paper, we experiment on a method that use deep learning and single LRF for target detection.},
 title = {深層学習と単体レーザーレンジファインダーを用いた検知対象者の検出},
 year = {2019}
}