目的方向情報の強調による分岐選択可能なEnd-to-End自動運転

• 清谷 竣也

  名古屋大学

• 大谷 健登

  名古屋大学

• カルバヨ アレックサンダー

  名古屋大学 (株)ティアフォー

• 竹内 栄二朗

  名古屋大学 (株)ティアフォー

• 武田 一哉

  名古屋大学 (株)ティアフォー

書誌事項

タイトル別名

• End-to-End Learning-based Driving System with Branches by Emphasizing Target Direction

抄録

本研究では，End-to-End自動運転を用いて分岐含む経路を追従するための手法について研究を行う．本手法では，L2正則化を用いて入力画像の特徴量にかかる重みの大きさを制限し，もう一つの入力である分岐の進行方向を示すベクトルを強調することで，ロボットが分岐を含む経路を追従できる学習手法を提案する．

収録刊行物

• 自動車技術会論文集

  自動車技術会論文集 52 (6), 1368-1374, 2021

  公益社団法人 自動車技術会

キーワード

• Electronics and control
• Autonomous driving system
• Image processing
• End-to-End driving

詳細情報

• CRID: 1390853122768076544
• NII論文ID: 130008120508
• DOI: 10.11351/jsaeronbun.52.1368
• ISSN: 18830811
• ISSN: 02878321
• 本文言語コード: ja
• データソース種別:
  • JaLC
  • CiNii Articles
  • KAKEN
• 抄録ライセンスフラグ: 使用不可