SOMとニューラルガスの直積モデルによるロボットの位置と向きの情報の分離(バイオサイバネティックス,ニューロコンピューティング)
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概要
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部屋の中を自由に動くロボットからの視覚時系列信号から,ロボットの位置と向きの情報を分離して抽出する神経回路モデルを提案する.本モデルは2次元の神経場(素子面)を環状に並べた3次元構造をもち,学習アルゴリズムは,各素子面内ではニューラルガス,環状方向には自己組織マップ(SOM)の性質をもつ.計算機シミュレーションにより,視覚入力からロボットの位置と向きの情報を抽出できることを示し,学習アルゴリズムの有効性を確認した.
- 社団法人電子情報通信学会の論文
- 2004-07-01
著者
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