人の回避行動データを用いた機械学習による自律移動ロボットの障害物回避の検討

カテゴリ：研究会(論文単位)

論文No：IIC25013

グループ名：【D】産業応用部門 産業計測制御研究会

発行日：2025/8/19

タイトル(英語)：A Study of Obstacle Avoidance based on Machine Learning using Collected Data of Human Behavior for Mobile Robot

著者名：石井 健将(公立千歳科学技術大学),小田 尚樹(公立千歳科学技術大学)

著者名(英語)： Kensho Ishii(Chitose Institute of Science and Technology),Naoki Oda(Chitose Institute of Science and Technology)

キーワード：移動ロボット,機械学習,障害物回避,Mobile robot,Machine Learning,Obstacle Avoidance

要約(日本語)：本論文は、カメラと加速度センサを搭載した人間の回避行動から自律移動ロボットの障害物回避における走行制御手法を提案する。人間の行動から取得した加速度とオプティカルフロー画像データに基づき、畳み込みニューラルネットワークを用いて画像から加速度を推定する機械学習モデルを構築した。このモデルから推定した加速度を利用し、移動ロボットによる障害物回避走行の実機検証を行い、その有効性を示した。

要約(英語)：This paper proposes an obstacle avoidance control method for autonomous mobile robot. We employ a convolutional neural network, which is trained by collected human behavior and optical flow image data, in order to predict avoidance acceleration. The estimated acceleration is used to validate the obstacle avoidance control of a mobile robot, and its effectiveness is demonstrated.

本誌：2025年8月22日産業計測制御研究会

本誌掲載ページ：29-32p

原稿種別：日本語

PDFファイルサイズ：1,361Kバイト