Q学習とSURFを用いたランドマーク検出手法の改良

カテゴリ: 研究会(論文単位)

論文No: ST17076

グループ名: 【C】電子・情報・システム部門 システム研究会

発行日: 2017/12/08

タイトル(英語): Improvement of the Landmark Detection Method using SURF and Q-Learning

著者名: 曽我 健太(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): Kenta Soga(Kanto Gakuin University Graduate School),Shougo Hara(Kanto Gakuin University ),Makoto Motoki(Kanto Gakuin University )

キーワード: ランドマーク検出|ＳＵＲＦ|Ｑ学習|Landmark detection|SURF|Q-Learning

要約(日本語): 我々は，SURFとQ学習を用いた自律移動ロボットのためのランドマーク検出システムを提案している。しかし，その手法はランドマークが必ずロボットの視界内にあることを前提としており，視界内にランドマークが存在しない場合に未対応であった。そこで，本稿では，ランドマークが存在しないことを判定できるように手法を改良する。検証実験の結果，改良手法により，ランドマークが存在しないことを判定できることが明らかとなった。

要約(英語): We improved the conventional method that builds a landmark detector system using SURF by Q-learning. We examine the effectiveness of the proposed method by comparing a landmark detection rate and error rate. The result shows that the proposed method is useful to build the landmark detector system.

原稿種別: 日本語

PDFファイルサイズ: 5,116 Kバイト