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  1. シンポジウム
  2. シンポジウムシリーズ
  3. マルチメディア、分散、協調とモバイルシンポジウム(DICOMO)
  4. 2020

協調ロボットの実現に向けた人間行動の機械学習による近未来予測にむけて

https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/210915
https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/210915
7b06564a-a7ec-4ffa-a0b9-5275cd3b6fc7
名前 / ファイル ライセンス アクション
IPSJ-DICOMO2020202.pdf IPSJ-DICOMO2020202.pdf (1.8 MB)
Copyright (c) 2020 by the Information Processing Society of Japan
オープンアクセス
Item type Symposium(1)
公開日 2020-06-17
タイトル
タイトル 協調ロボットの実現に向けた人間行動の機械学習による近未来予測にむけて
言語
言語 jpn
キーワード
主題Scheme Other
主題 AI
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
九州工業大学
著者所属
九州工業大学
著者所属
九州工業大学
著者名 吉永, 章太朗

× 吉永, 章太朗

吉永, 章太朗

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土井, 祐介

× 土井, 祐介

土井, 祐介

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井上, 創造

× 井上, 創造

井上, 創造

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論文抄録
内容記述タイプ Other
内容記述 日本の様々な業界で人手不足が問題となっており,解決策として挙げられるサービスロボットは外食産業,介護分野では十分な導入が行われておらず,特に福祉ロボットは予測できない人の動きには衝突する前提というのが現状である [4].人間の行動軌跡の予測を目指す先行研究 [12] では,単純な反復行動の予測のみを行っているため複雑な行動を対象としていない.本稿では,複数の行動が含まれるデータにおける急激な人間の行動を事前に予測することを目的として行動データを基に軌跡予測モデルを作成し,データセットの行動軌跡から 1 秒後の行動軌跡を予測した.機械学習手法としてランダムフォレストを用い,ARIMA モデルで軌跡予測を行ったものと比較し評価した.使用したデータセットは,いくつかの異なる行動が連続しているため,予備動作と考えられる値が確認できた.結果として,ランダムフォレストにおける予測時の平均 RMSE 約 85[mm],ARIMA では約 117 [mm] を得ることが出来た.さらに,それぞれの予測結果から予備動作と考えられる変化の予測についてはどのデータもテストデータより 1 秒程遅れていることが確認出来た.
書誌情報 マルチメディア,分散協調とモバイルシンポジウム2221論文集

巻 2020, p. 1409-1415, 発行日 2020-06-17
出版者
言語 ja
出版者 情報処理学会
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Ver.1 2025-01-19 17:59:05.451609
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