@inproceedings{oai:ipsj.ixsq.nii.ac.jp:00236312,
 author = {押鐘, 悠貴 and 尾関, 智子},
 book = {第86回全国大会講演論文集},
 issue = {1},
 month = {Mar},
 note = {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．},
 pages = {959--960},
 publisher = {情報処理学会},
 title = {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},
 volume = {2024},
 year = {2024}
}