立ち乗り電動2輪車を用いた動的環境における3次元データのクラス分類

カテゴリ: 全国大会

論文No: 3-036

グループ名: 【全国大会】平成23年電気学会全国大会論文集

発行日: 2011/03/05

タイトル(英語): Classification of Three-dimensional Data in Dynamic Environment using Self-balancing Human Transporter

著者名: 齊藤航太 (横浜国立大学),中山 史朗(横浜国立大学),矢田 紀子(横浜国立大学),長尾 智晴(横浜国立大学)

著者名(英語): Kota Saito(Yokohama National University),Shiro Nakayama(Yokohama National University),Noriko Yata(Yokohama National University),Tomoharu Nagao(Yokohama National University)

キーワード: 3次元環境認識|立ち乗り電動2輪車|動的環境

要約(日本語): 本報告では，立ち乗り電動2輪車を用いた動的環境における3次元データのクラス分類を教師なし学習で行うネットワークモデルを提案する．本手法は進化計算によって入力・出力・条件判断ノードで構成されるネットワークを自動構築する手法である従来研究のEDENを基盤としている．進化の基準となる評価関数は，クラスの分離度が大きいほど評価が高くなるように設計し，特徴の差異が大きいものは異なるクラスに，特徴が類似するものは同じクラスに分類を行う．実験では屋内環境をブロック分割し，各ブロックを5クラス分類する実験を行い，壁や床などの大まかな分類を確認した．今後は3次元データのデータ構造と評価関数の検討を行う．

原稿種別: 日本語

PDFファイルサイズ: 932 Kバイト