時系列パターンを持つ運動物体の移動予測に関する基礎研究
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概要
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ロボット工学や生産システムの分野において,様勾な運動物体の移動予測を自律的に行うことが求められており,そのための適応的かつ柔軟な処理方式が必要とされている.このような目的のもとでの動画像処理は従来主にオプティカルフローなどの解析的な手法で処理されてきているが,これに対し,この運動物体の軌跡という時系列データをパターンとして考え,ニューラルネットワークを用いて処理することが注目されている.ここで用いるリカレントニューラルネットワークは非階層・回婦結合を持つため,現在の入力値と,過去の影響を保存する内部状態から出力値が計算され,時系列データを直接処理することが可能である本研究では,扱う時系列パターンとその認識および予測を定義し,一次元上での点の運動に対するネットワークモデルの構造を定めず運動点の予測を行う.そして,これを用いて2次元上の運動点の移動予測を行う.
- 一般社団法人情報処理学会の論文
- 1992-09-28