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チューリッヒ大学ら、車と自転車で収集したデータを学習し歩行者や障害物を安全に回避する自律飛行ドローンを構築できるCNNを発表。屋内にも適応可能
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チューリッヒ大学ら、車と自転車で収集したデータを学習し歩行者や障害物を安全に回避する自律飛行ドローンを構築できるCNNを発表。屋内にも適応可能
チューリッヒ大学ら、車と自転車で収集したデータを学習し歩行者や障害物を安全に回避する自律飛行ドロ... チューリッヒ大学ら、車と自転車で収集したデータを学習し歩行者や障害物を安全に回避する自律飛行ドローンを構築できるCNNを発表。屋内にも適応可能 2018-01-25 チューリッヒ大学とNCCR(National Centre of Competence in Research)の研究者らは、車や自転車を模倣するように歩行者や障害物を回避したりする自律飛行ドローン(UAV)を構築できる機械学習システム「DroNet」を発表しました。 論文:DroNet: Learning to Fly by Driving 著者:Antonio Loquercio, Ana I. Maqueda, Carlos R. del-Blanco, Davide Scaramuzza 本稿は、操舵角と衝突確率を予測することにより、都市環境で安全な飛行を行うことができるCNN(Convolutional Neural