深層学習によるRGB-Dセンサを搭載した車輪移動ロボットの追従行動の構築

カテゴリ: 部門大会

論文No: PS3-7

グループ名: 【C】平成30年電気学会電子・情報・システム部門大会プログラム

発行日: 2018/09/05

タイトル(英語): Development of Following Action for a Wheel Mobile Robot with RGB-D Sensor by Deep Learning

著者名: 引地 郁海(関東学院大学),原 翔悟(関東学院大学),元木 誠(関東学院大学)

著者名(英語): Ikumi Hikichi|Shogo Hara|Makoto Motoki

キーワード: 自律移動ロボット|追従行動|深層学習深層学習|Autonomous Mobile Robot|Following Action|Deep Learning

要約(日本語): 近年，様々な分野で自律移動ロボットを使用したマルチエージェントシステムが注目されている。そのマルチエージェントシステムの応用例の一つとして追従動作がある。本研究では，深層学習を用いてRGB-Dセンサを搭載した車輪移動ロボットの追従行動を構築する手法を提案する。ここで，訓練データは，人の手で作成した行動ルールを用いてロボットに追従行動を行わせ，その際のRGB-Dセンサで取得した画像と深度情報，および左右の車輪の回転速度を収集することで作成する。検証実験の結果，深層学習を用いて追従行動を構築することで，訓練セットを作成する際に使用した人の手で作成した行動ルールよりもスムーズな追従行動を行えるようになることが明らかとなった。

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