機械知覚&ロボティクスグループ
中部大学

Deep Learning

経路予測

経路予測とは,歩行者や自動車などの移動物体が未来にどのような道筋を移動するかを予測する問題です.現在,経路予測は自動運転による交通事故の防止やロボットの自律制御などに応用が期待されています.我々の研究では,予測対象の過去の座標に加えて様々な情報をネットワークの入力として用いることで,予測対象の移動経路を高精度に予測する研究に取り組んでいます.

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
近年の経路予測では,Long Short-Term Memory(LSTM)やConvolutional Neural Network(CNN)などの深層学習を用いた手法が多く提案されています.しかし,多くの従来手法では,全ての予測対象を単一の種類として扱っているため,予測対象の種類に応じた経路を予測することは困難となります.我々の研究では,予測対象の種類に応じた経路予測の実現を目的とし,対象の属性および予測対象周囲の環境情報を導入した経路予測手法を提案します.対象の過去の移動情報に加え,属性および周囲の環境を導入することで,対象毎に適した経路の予測が可能となります.評価実験では,属性および環境に関する特徴を入力することで,高精度な予測を実現しました.

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逆強化学習を用いたオオミズナギドリの経路予測
多くの経路予測手法では人間を対象として,動画像やLiDARで取得した3次元データが用いられています.この研究では,他の生物への応用例として,オオミズナギドリの飛行経路の予測に取り組んでいます.具体的には,GPSで計測した海鳥の飛行データと海および陸地の環境マップを用いて,maximum entropy inverse reinforcement learningを適用することにより,オオミズナギドリの行動規範を獲得します.獲得した行動規範を用いることで,予測開始地点から目的地までの移動経路を確率分布として出力します.

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