超音波反射波形を環境データとして用いた機械学習による自己位置推定法

カテゴリ: 研究会(論文単位)

論文No: IIS20028

グループ名: 【D】産業応用部門 次世代産業システム研究会

発行日: 2020/03/07

タイトル(英語): Localization by Machine Learning using Ultrasonic Reflected Waveform as Environment Data

著者名: 髙垣 哲也(大阪工業大学),小林 裕之(大阪工業大学)

著者名(英語): Tetsuya Takagaki(Osaka Institute of Technology),Hiroyuki Kobayashi(Osaka Institute of Technology)

キーワード: 超音波|自己位置推定|機械学習|Ultrasonic|Self-Localization|Machine Learning

要約(日本語): 本研究の目的は、超音波センサアレイを使用し環境からの反射波形を計測し、波形の変換データを特徴量とした機械学習によって自己位置を推定することである。一般的な超音波センサでは距離計測しか行っていないが、音波の振幅や周波数などの情報を用いることで距離以外の情報を推定できる。その情報と自己位置の関係を機械学習によって求めることで自己位置推定を行う。

要約(英語): This paper deals with machine learning-based self-localization by using ultrasonic wave reflection. The authors employ ordinary ultrasonic distance sensors to measure not distance, but the amplitude and frequency of the wave. Then, the measured data are converted to a certain vector to characterize the location, which is learned by the DNN model.

原稿種別: 日本語

PDFファイルサイズ: 9,350 Kバイト