障害物側面情報に基づく経路計画のための占有領域予測

カテゴリ: 研究会(論文単位)

論文No: ST18091

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: 2018/09/27

タイトル(英語): Predicting occupancy area for path planning based on side surface data

著者名: 饗庭 大(千葉大学),大川 一也(千葉大学)

著者名(英語): Futoshi Aiba(Chiba University),Kazuya Okawa(Chiba University)

要約(日本語): 小型移動ロボットの経路計画において既存手法を実環境でも応用可能にするため，障害物占有領域を深層学習で予測する手法を提案する．実環境における経路計画では，手前の障害物に遮蔽され未観測の領域が生じるため経路計画が難しいという問題があった．この問題を解決するために同一環境で真値となる地図と一点のみの観測情報からなる地図を対として学習させ，現在のセンサ情報から物体の占有領域を予測する生成モデルを構築した．

要約(英語): This paper proposes an approach to make conventional path planning method useful in real world. Because of the occlusion, it is difficult to generate paths in real world. This approach is predicting occupancy area by map-to-map translation. Learning these regions from occupancy grid maps, the proposed network can complement unknown area.

原稿種別: 日本語

PDFファイルサイズ: 1,371 Kバイト