Deep Learning
口頭発表
自己状態を付与したCNNによる自動運転制御の高精度化
- Author
- 村瀬卓也, 平川翼, 山下隆義, 藤吉 弘亘
- Publication
- パターン認識・メディア理解研究会, 2017
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自動車の自動運転制御は，人間が運転するときに行う道路環境の認知・状況の判断・車両操作の制御をすべて機械が行うことである．深層学習によりカメラ映像のみを入力とし，車両制御信号を出力する研究が行われ，自動運転を実現している．しかし，制御対象自体の状態を把握することができないため，安定した運転制御を行うことが難しい場合があるという問題がある．本稿では，車載カメラ映像に加えて車体速度を自己状態として付与することで，自動運転制御の精度向上を図る．また，車体速度情報を追加する層を変化させた場合や，スロットルとステアリングを独立に学習させた場合の運転制御にどのような影響があるかを報告する．