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Deep Learning
学術論文（J）
移動対象の属性と環境情報を導入したLSTMによる経路予測
- Author
- 箕浦大晃, 平川翼, 山下隆義, 藤吉弘亘
- Publication
- 精密工学会誌, 86 巻, 12 号, p. 961-968, 2020.
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深層学習による経路予測手法では，歩行者と周囲の物理的環境との相互作用が考慮されている．しかしながら，従来手法はすべての予測対象を同一物体として処理するため，予測対象毎に適した経路を予測することが困難である．実際のシーンでは，歩行者や自動車など複数物体を考慮する必要がある．複数の予測対象の種類を考慮することで，予測対象の種類に応じた経路予測が期待できる．そこで，本研究では予測対象の種類に応じた経路予測を実現するために，予測対象の種類を属性として表現すると同時に周囲の環境情報を考慮した経路予測手法を提案する．提案手法は，i）過去の予測対象の軌跡，ii）属性，iii）予測対象周囲のセマンティックなシーンラベルをLSTMへ入力することで，予測対象の種類に応じた経路予測を実現する．評価実験より，提案手法が従来手法と比較して高い精度で経路を予測できることを示す．また，予測対象の属性と周囲の環境情報を導入することにより，提案手法の有効性を分析する．