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アイテム
強化学習に基づく大規模屋内環境の3Dコンテンツの自動生成
https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/196834
https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/196834f9970233-b1b0-47b3-b615-8708c4dafc25
| 名前 / ファイル | ライセンス | アクション |
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IPSJ-Z81-7R-04.pdf (793.5 kB)
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Copyright (c) 2019 by the Information Processing Society of Japan
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| Item type | National Convention(1) | |||||||||
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 公開日 | 2019-02-28 | |||||||||
| タイトル | ||||||||||
| タイトル | 強化学習に基づく大規模屋内環境の3Dコンテンツの自動生成 | |||||||||
| 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 | ||||||||||
| 名大 | ||||||||||
| 著者所属 | ||||||||||
| 名大 | ||||||||||
| 著者名 |
楊, 夢龍
× 楊, 夢龍
× 長尾, 確
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| 論文抄録 | ||||||||||
| 内容記述タイプ | Other | |||||||||
| 内容記述 | VR技術の発展に伴い、3Dコンテンツの需要が爆発的に増加している。センサと端末の小型化により、人々は身近な環境を3Dスキャニング技術を利用してモデリングし、VRに利用することが可能になった。従来手法ではセンサを持って建物内の隅々までスキャニングするため、作成コストが高いという問題が存在する。本研究では、人の身近な屋内環境を対象とし、強化学習を用いて全エリアをスキャンできる学習モデルを訓練し、そのモデルが実装された自律移動ロボットを用いて大規模建物の屋内3Dコンテンツを自動生成する手法を提案する。その手法に基づき、ロボットの自律走行、強化学習を用いた計測位置の自動推定、3D点群の収集と合成の一連の作業を自動的に行うシステムを構築した。 | |||||||||
| 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81回全国大会講演論文集 巻 2019, 号 1, p. 229-230, 発行日 2019-02-28 |
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| 出版者 | ||||||||||
| 言語 | ja | |||||||||
| 出版者 | 情報処理学会 | |||||||||
