| 講演抄録／キーワード |
| 講演名 |
2020-12-15 10:30
ニューラルネットワークを用いたIMUに基づくXDRの高精度化に向けた初期検討
○内山英昭・クエンティン デュニュ（九大） |
| 抄録 |
（和） |
本稿では，ニューラルネットワークを用いたInertial Measurment Unitに基づくX Dead Reckoning(XDR)の高精度化に向けて，ネットワーク構造とその精度の関係を明らかにするための初期検討を行う．具体的には，運動力学の演算に基づくXDRにおける問題設定に関して，入出力のパラメータの様々な組み合わせを体系化し，精度の検証を行う．また，精度検証のためのネットワークの設計を通じ，高精度化に向けて検討すべき項目を明らかにする． |
| （英） |
In this paper, we investigate the relationship between network structure and its accuracy in order to improve the accuracy of XDR by using deep neural network. Specifically, the accuracy of the XDR is verified for various combinations of input and output choices based on kinematics. Through this verification, we identify the parameters to be investigated for the design of the network for XDR. |
| キーワード |
（和） |
PDR / XDR / IMU / 運動力学 / ニューラルネットワーク / ディープラーニング / / |
| （英） |
PDR / XDR / IMU / Kinematics / Neural Network / Deep learning / / |
| 文献情報 |
信学技報 |
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