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J-GLOBAL ID：201002265045488620   整理番号：10A0943544

車線逸脱警報システムのためのデータ融合アルゴリズム

Data Fusion Algorithms for Lane Departure Warning Systems

著者 (4件)： CARIO Gianni (Universita degli Studi della Calabria, Rende (CS), ITA) ,  CASAVOLA Alessandro (Universita degli Studi della Calabria, Rende (CS), ITA) ,  FRANZE Giuseppe (Universita degli Studi della Calabria, Rende (CS), ITA) ,  LUPIA Marco (Universita degli Studi della Calabria, Rende (CS), ITA)
資料名： Proceedings of the American Control Conference  (Proceedings of the American Control Conference)
巻： 2010 Vol.7  ページ： 5344-5349  発行年： 2010年 
JST資料番号： B0982A  ISSN： 0743-1619  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： 道路交通における先進型運転支援システムとして筆者らはLWDS(車線逸脱警報システム)の研究を進めている。その有力手法の一つとしてTLC(時間対車線交差)法がある。この種の自動車能動安全システムの設計ではデータ融合アルゴリズムがキー的役割を演ずる。本論文では,TLCベースLWDSにつき報告した。TLCの計算と可能性ある切迫車線逸脱に関する警報生成のためのモデルベースデータ融合方式を提案した。差動車輪運動モデル法で自動車走行を記述した。EKF(拡張Kalmanフィルタ)およびUKF(無香料Kalmanフィルタ)というふたつのKalmanフィルタを検討し,データ融合のために応用した。両Kalmanフィルタの有効性を検証するためCarsimシミュレータを用いてシミュレーションを実行した。数値結果は,突然の横方向および進行方向変動などの重要条件に対してUKF感度がEKFより低いことを示した。

シソーラス用語： 運転 ,  *警報システム ,  *データ融合 ,  *計算機アルゴリズム ,  モデル ,  Kalmanフィルタ ,  数値計算
準シソーラス用語： 運動モデル ,  拡張Kalmanフィルタ ,  *車線逸脱 ,  無香料Kalmanフィルタ

分類 (2件)： 電装品  (QG03070C) ,  数値計算  (JE02000J)

タイトルに関連する用語 (5件)： 車線 ,  逸脱 ,  警報システム ,  データ融合 ,  アルゴリズム