16:10 〜 16:30
[2D5-OS-18b-02] 深層学習モデルをロボットに組み入れるための統合開発環境:”AirGraph”
データ交換可能なフレームワークの提案
キーワード:深層学習、ロボットOS、AirGraph
近年、深層学習・機械学習技術の発達とともに、深層学習・機械学習のロボットへの応用が期待されている。
一方で、現状のロボットシステムの開発環境は複雑であり、
ロボットに深層学習・機械学習技術を容易に組み込み連携させることが難しい。
そこで我々は、既存のロボットシステム開発環境を参考に、
簡易に利用することが可能なロボット向け統合開発環境を作成した。
その開発環境にニューラルネットワークのモデル構築・学習機能を実装し、
構築したモデル・学習結果をロボットシステムに組み込むことを可能とした。
本論文では、同開発環境のログ・学習データ交換の仕組みを中心に述べる。
一方で、現状のロボットシステムの開発環境は複雑であり、
ロボットに深層学習・機械学習技術を容易に組み込み連携させることが難しい。
そこで我々は、既存のロボットシステム開発環境を参考に、
簡易に利用することが可能なロボット向け統合開発環境を作成した。
その開発環境にニューラルネットワークのモデル構築・学習機能を実装し、
構築したモデル・学習結果をロボットシステムに組み込むことを可能とした。
本論文では、同開発環境のログ・学習データ交換の仕組みを中心に述べる。
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