論文紹介 生体力学に基づく歩行者の3次元姿勢推定および歩行予測のためのリカレントニューラルネットワーク(Bio-LSTM: A Biomechanically Inspired RecurrentNeural Network for 3D Pedestrian Pose and Gait Prediction)

論文紹介
概要

この記事では,僕の研究分野で発表された論文を自分なりに噛み砕いて紹介します.今回は,生体力学に基づく歩行者の3次元姿勢推定および歩行予測リカレントニューラルネットワーク(Bio-LSTM: A Biomechanically Inspired Recurrent
Neural Network for 3D Pedestrian Pose and Gait Prediction)を取り上げます.

ディープラーニング週間に入りますTERU@justicedestroy)です.

今回は,自動運転のために必要な情報である歩行者の姿勢歩行者がどう歩いていくかリカレントニューラルネットワークを用いて推定する研究を紹介します.

こんな方にぜひ読んで欲しい!

  • 自動運転の研究に興味がある
  • 機械がどうやって人を認識するか知りたい
  • ディープラーニングに興味がある
  • 画像処理を学びたい

 

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生体力学に基づく歩行者の3次元姿勢推定および歩行予測リカレントニューラルネットワーク(Bio-LSTM: A Biomechanically Inspired Recurrent
Neural Network for 3D Pedestrian Pose and Gait Prediction)

Predicting pedestrian movement in 3d for driverless cars

リンク

連絡先:

  • xiaodu@umich.edu
  • mattjr@umich.edu
  • ramv@umich.edu

 

著者

1: Department of Naval Architecture and Marine Engineering, University of Michigan(ミシガン大学の船舶,海洋工学科)

2:Department of Mechanical Engineering, University of Michigan(ミシガン大学の機械工学科)

 

書誌情報

IEEE Robotics and Automation Letters, vol. 4, no. 2, pp. 1501-1508, April 2019

 

概要

 

利点

 

研究背景

 

問題点

 

 目的

自動運転のための歩行者の姿勢推定,歩行予測

 

関連研究

提案手法

 

実験結果

 

考察

今後の課題

 

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感想

参考になった点

疑問点

 

覚書き

Word

 

Verb

 

 

Adjective

 

 

 

Adverb

  • autonomous

自主的な,自立した

In applications such as autonomous driving, it is important to understand, infer, and anticipate the intention and future behavior of pedestrians.

自動運転を実現させようと思った際に,歩行者が何を考えどんな行動をとるかを理解し推測,予測することが重要だ.

 

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