Syunya Seiya, "Generation of Learning Database for Automatic Driving based on Deep Learning"

2017/01/25 18:33 に 後藤太一 が投稿   [ 2017/01/25 18:36 に更新しました ]

現在,レベル2の自動運転機能としてレーンキープアシストやアイサイトが普及している.
これらはif-then形式のルールベースに基づくシステムであるが,ルールに記述していない未知のデータへの頑健性が低いという問題点がある.
そこで,本研究では機械学習による自動運転に着目をする.
機械学習による自動運転には大量の学習データが必要となるため,既存研究にならい,複数カメラを用いることによる学習データの増加を行った.
具体的には,視点変換プログラムと教師データ付与プログラムを用いることによってレーン中心からずれたさいのデータを新たに生成する.
動作確認により問題なくデータ生成が行えていることが確認できたので,
今後は,学習データを増加することによる影響について調査を行う.
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