測域センサの情報に基づく深層学習とベイズ推定による障害物識別

カテゴリ: 部門大会

論文No: TC2-1

グループ名: 【C】平成29年電気学会電子・情報・システム部門大会講演論文集

発行日: 2017/09/06

タイトル(英語): Obstacle Recognition by Deep Learning based on Information of Laser Range Finder, and Discrimination by Bayesian Inference

著者名: 大川 一也(千葉大学),倉島 一輝(千葉大学)

著者名(英語): Kazuya Okawa|Kazuki Kurashima

キーワード: 深層学習|ベイズ推定|障害物判定|測域センサ|Deep Learning|Bayesian Inference|Obstacle Discrimination|Laser Range Finder

要約(日本語): 人とロボットの共存を目指し，屋外で自律移動するロボットの研究が盛んに行われている．実環境においてロボットを安全に走行するためには，ロボットは周囲の障害物を識別する必要がある．周囲の障害物の認識には，カメラから得られる画像情報を用いる研究が多くあるが，暗闇や直射日光のある環境では認識精度は著しく低下する．このため，本研究では，屋外移動ロボットの障害物検出に多用されている測域センサを用いて障害物を認識する手法を提案してきた．この手法により，環境の明るさに依存せず，歩行者／自転車／乗用車／トラック／その他の障害物を認識することができた．しかし，例えば，停車中の乗用車を追い越している最中は，測域センサで得られる情報が少なくなり，乗用車と認識できなくなることが確認できた．そこで本稿では，ベイズ推定を行い，障害物の種類を判定する手法を提案する．また，その有効性を実験によって示す．

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