RNNを応用した移動ロボットの制御と内部ダイナミックス
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概要
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This paper describes a mobile robot control method using a recurrent neural network which was made to learn the characteristic scene of an alleyway as a time series pattern. A real robot was designed with a CCD camera affixed a top of a pole. We evaluated the control char acteristics in proportion to the combination pattern from both actual robot travel and simulated robot travel. On the dynamics of the internal network of RNN, there are yet many unclear points. Therefore, the relevance between control characteristic and learning curved surface was also investigated. This method can be applied to an automomous mobile robot which must recognize time sequential road scenes during driving.
- 石川工業高等専門学校の論文
- 2006-03-30
著者
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