@techreport{oai:ipsj.ixsq.nii.ac.jp:00232665,
 author = {中澤, 咲 and 加藤, 由花},
 issue = {8},
 month = {Feb},
 note = {自律移動ロボットのナビゲーションでは，移動ポリシーの学習などのために，群衆シミュレーション分野で開発された様々な群衆モデルが用いられる．しかし，群衆の動きは環境に大きく依存し，あらゆる環境に適用できる一つの群衆モデルは存在していない．本稿では，ロボットシミュレーションでの利用を前提に，群衆の動きや地理的形状に関する特徴抽出を行うことで，シミュレーション対象となる時空間を複数カテゴリに分類し，それらのカテゴリごとに適切な群衆モデルを選択する手法を提案する．具体的には，歩行者の移動傾向を可視化した画像データを生成し，オートエンコーダにより特徴抽出を行い，その結果をクラスタリングすることでカテゴリ分類を行う．本稿では，歩行者移動軌跡データセットを用いた評価実験により，視覚的に似ている特徴画像が同じカテゴリに分類されることを示す．},
 title = {環境に適した群衆モデル選択のためのオートエンコーダを用いた環境分類手法},
 year = {2024}
}