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J-GLOBAL ID：201702235595219246   整理番号：17A0180639

マルチセンサ統合を用いた車線変更特徴抽出【Powered by NICT】

Lane-changing feature extraction using multisensor integration

著者 (9件)： Woo Hanwool (Department of Precision Engineering, The University of Tokyo, Tokyo 113-8656, Japan) ,  Ji Yonghoon (Department of Precision Engineering, The University of Tokyo, Tokyo 113-8656, Japan) ,  Kono Hitoshi (Department of Precision Engineering, The University of Tokyo, Tokyo 113-8656, Japan) ,  Tamura Yusuke (Department of Precision Engineering, The University of Tokyo, Tokyo 113-8656, Japan) ,  Kuroda Yasuhide (Mazda Motor Corporation, Japan) ,  Sugano Takashi (Mazda Motor Corporation, Japan) ,  Yamamoto Yasunori (Mazda Motor Corporation, Japan) ,  Yamashita Atsushi (Department of Precision Engineering, The University of Tokyo, Tokyo 113-8656, Japan) ,  Asama Hajime (Department of Precision Engineering, The University of Tokyo, Tokyo 113-8656, Japan)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2016  号： ICCAS  ページ： 1633-1636  発行年： 2016年 
JST資料番号： W2441A  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： は他の交通参加者の車線変更のための特徴抽出法を提案した。以前の研究によれば,自動車衝突事故の90%以上がヒトミスが原因である,車線変更が主要な因子である。,他の車両は中心線を横切る前知的システムは車線変更を予測し,運転者を警報できれば,これは事故率の減少に貢献できる。本研究の主要な貢献は,位置センサと線マーキング情報を用いたレーザスキャナからなるマルチセンサシステムを用いた特徴抽出法を提案することである。他の交通参加者の車線変更予測のために,最も効果的な特徴は中心線に関連した横方向位置と速度である。一次車両は,高速道路での駆動が一次車両と他の交通参加者の測定位置にセンサシステムを設置した。中心線と測定データを用いた他の車両の横方向速度と距離としての特徴を抽出した。は,筆者らの特徴抽出法は,車線変更予測のための十分な精度を有することを確認した。Copyright 2017 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All Rights reserved. Translated from English into Japanese by JST【Powered by NICT】

シソーラス用語： 位置センサ ,  高速道路 ,  マーキング ,  レーザスキャナ ,  *特徴抽出
準シソーラス用語： センサシステム ,  マルチセンサシステム ,  インテリジェントシステム ,  中心線 ,  自動車衝突事故 ,  *車線変更 ,  *マルチセンサ , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (3件)： 運転者  (TB01040V) ,  自動車事故,交通安全  (TB01050G) ,  交通調査  (TB01031B)

タイトルに関連する用語 (4件)： マルチ ,  センサ統合 ,  車線変更 ,  特徴抽出