技術論文
Deep Convolutional Neural Network を用いた複数障害物の行動予測
2018 年 49 巻 2 号 p. 522-527
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2018 年 49 巻 2 号 p. 522-527
Deep Convolutional Neural Network(DCNN)を用いた行動予測手法を提案する．本手法は，複数の障害物の位置情報からリスクを表現するポテンシャルマップを作成し，過去から現在のポテンシャルマップから，未来のポテンシャルマップの予測を訓練する．本手法の特徴は，対象の連続的な変化をトラッキングすることなくDCNNで解釈し，予測を実現することである．
