首页> 外文会议>情報処理学会第76回(平成26年)全国大会講演論文集 >理想的ドライバモデルを目指した時系列センサデータの確率モデルに基づく運転支援システムの検討
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理想的ドライバモデルを目指した時系列センサデータの確率モデルに基づく運転支援システムの検討

机译:基于时间序列传感器数据概率模型的理想驾驶员模型驾驶辅助系统研究

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摘要

本研究は, 従来の制御に直接関係のある特徴量に加rnえ,運転の違いに関係があると予想される特徴量を付rn加することで, 新たなドライバモデルを構築する.従rn来は考慮されることのなかった天候や信号機の情報をrn付加することで, それらの状況に合わせた自動運転をrn実現する方法を提案した.また,提案手法では,新しrnい情報を付加することにより次元が増加するため,低rn次元化手法を用いて重要な軸を抽出する方法も含む.rn本研究は,定式化することが難しい走行に関わる情報rnを取り入れた運転支援システムの実現方法を提案し,rn有効性を評価するものである.
机译:在这项研究中,通过添加与常规控制直接相关的功能和预期与驾驶差异相关的功能来构建新的驾驶员模型。我们已经提出了一种方法,通过添加未考虑的天气和交通信号信息来根据这些情况实现自动驾驶。而且,在所提出的方法中,由于通过添加新的rn信息来增加尺寸,所以还包括使用低rn尺寸减小方法来提取重要轴的方法。这项研究提出了一种实现驾驶辅助系统的方法,该系统结合了难以制定的与驾驶相关的信息rn,并评估了rn的有效性。

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