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TGS2024
hbd.ist.hokudai.ac.jp
概要 車の取り付けられたセンサー(超音波,IR測距センサ)により壁までの距離を計測し、強化学習により、壁にぶつからないような ステアリング操作を学習していきます。学習アルゴリズムにはActor-Criticを用い、壁からの距離がある閾値より小さくなると負の報酬、そうでな い ときは正の報酬を与えています。 FPGA(Field Programmable Gate Array)は、その内部動作を自由に書き換えることができるLSIです。本ロボットカーに搭載したFPGA(Xilinx Spartan3)は学習アルゴリズム演算部、超音波センサ波形 生成・送受信制御、強化学習に用いる擬似乱数生成部等の処理を行っています。 擬似乱数には高品質な擬似乱数で知られるMersenne Twisterを用いています。メモリを多く消費する難点がありますが,XORやビットシフト等の演算が主体なので,容易にFPG
マルチグリッド法 概要 数値解析 手法の代表的手法のひとつに有限要素法があります。この方法では、最終的に大規模な連立方程式を解く必要があり、解析時間の大部分 はこの計算に費やされます。この連立方程式の係数行列が大規模で疎行列(ほとんどの成分が零である行列)となります。従来、この連立方程式の解法には前処理付き共役勾配法の一種であるICCG(Incomplete Cholesky Conjugate Gradient Method )法が広く使われてきました。これ は,ICCG法が他の反復法に比べて収束性がよく、また種々のパラメータ変動に対してロバストだからです。近年、この連立方程式の解法としてマルチグリッド法が注目されています。マルチグリッド法は連立方程式の未知数nに対してo(n)で 計算できることが知られています。そのため解析の規模が大きくなればなるほど、ICCG法よりも高速に解くことが
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