抄録
従来、カーナビや自律的移動ロボットにおいて、位置情報の補完にジャイロセンサーを用いることは一般的に行われている。例えば、道あるいはコースの分岐において、ジャイロセンサーで水平角度の変化を計測することにより、どのコースを進んだかを測定することができる。しかし、分岐が密集していたり、分岐の角度が浅い場合など、分岐点毎に細かくパラメータを調整する必行がある。本研究では、複雑な分岐点における分岐検出を人工ニューラルネットワークを用いて自動的に学習する方法を提案する。実験では、電動模型列車を用いて、分岐が多く密集する線路において、ジャイロセンサーの情報を元に列車の位置情報の検出精度の評価を行う。
