WEKO3
アイテム
物体検出を用いたロボットナビゲーションにおけるDeep Q-Networkの学習効率化
https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/236312
https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/2363125efaadd3-9edd-4f8d-9cdf-842e571a470c
| 名前 / ファイル | ライセンス | アクション |
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IPSJ-Z86-2X-02.pdf (410.7 kB)
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Copyright (c) 2024 by the Information Processing Society of Japan
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| Item type | National Convention(1) | |||||||||
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 公開日 | 2024-03-01 | |||||||||
| タイトル | ||||||||||
| タイトル | 物体検出を用いたロボットナビゲーションにおけるDeep Q-Networkの学習効率化 | |||||||||
| 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 | ||||||||||
| 東海大 | ||||||||||
| 著者所属 | ||||||||||
| 東海大 | ||||||||||
| 著者名 |
押鐘, 悠貴
× 押鐘, 悠貴
× 尾関, 智子
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| 論文抄録 | ||||||||||
| 内容記述タイプ | Other | |||||||||
| 内容記述 | 従来のロボットナビゲーション方法に自己位置推定と地図構築(SLAM)がある．SLAMは精密なナビゲーションを実現する一方で，事前に正確な地図構築を必要とする．正確な地図構築には時間と労力がかかり，専門的な知識を必要とする．本研究はセンサーにRGB-Dカメラと2D-LiDARを用い，深層強化学習により事前地図構築なしにナビゲーションを行う．その際ゴールにある目標物に対して物体検出を行う．物体検出とRGB-Dカメラの深度情報を組み合わせることで，ナビゲーションを実現する．シミュレータはGazebo，ロボットはJetson Nano Mouseを用い通信制御方法としてROSを用いる．学習には，Deep Q-Networkを用い，任意のスタートからゴールまでの自律走行を学習させる． | |||||||||
| 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86回全国大会講演論文集 巻 2024, 号 1, p. 959-960, 発行日 2024-03-01 |
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| 出版者 | ||||||||||
| 言語 | ja | |||||||||
| 出版者 | 情報処理学会 | |||||||||
