山本 雅人(ヤマモト マサヒト) |
情報科学研究院 情報理工学部門 複合情報工学分野 |
教授 |
Many robots are pervading environments of human daily life. It is crucial for those robots to estimate the current self-positions. This is called robot localization. In this paper, we propose a method using a recurrent convolutional neural network (RCNN), which is known as one of deep learning, to achieve robot localization. RCNN is a neural network model that has a convolutional architecture known as CNN with recurrent nodes. We train RCNN to estimate the current position of a robot from the view images of the first person perspectives. Our experimental results show that the estimation error decrease when the successive view images are given and it can estimate the current position accurately.
This study proposed a self organizing method to localize self position and to define the final destination for area search of swarm-robot without any bird's-eye camera or landmark. Simulation results showed that robots searched an area with only ID and distance, and they covered the area uniformly.
本論文では,郡市医師会における情報化の実態を把握するための指標を提案する.また,提案する方法を北海道郡市医師会に適用した結果について報告する.最初に,郡市医師会情報化の現状について,インフラストラクチュア (I),スキル (S),マインド (M)の3つの視点から調査を行い,データを収集する.次いで,この実態調査結果を基に,4つの情報化指標を提案する.すなわちISM指標,ISM±指標,l-u指標,l-u比指標である.最後に提案した指標の有効性と妥当性を示すために北海道医師会において実施された実例を示す.本研究成果は北海道郡市医師会のみならず日本全国の郡市医師会に対して適用可能である.