運転状況を推定し学習データを選択する適応的ブレーキ警報システム

池田和司; 味間弘喜; 井上裕太; 柴田智広; 深谷直樹; 人見謙太郎; 坂東誉司

文献

J-GLOBAL ID：201102291699138422 整理番号：11A1324380

運転状況を推定し学習データを選択する適応的ブレーキ警報システム

An Adaptive Rear-End Collision Warning System for Drivers That Estimates Driving Phase and Selects Training Data

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資料名：
巻： 24 号： 8 ページ： 193-199 発行年： 2011年08月
JST資料番号： L0070A ISSN： 1342-5668 資料種別：逐次刊行物 (A)
記事区分：原著論文発行国：日本 (JPN) 言語：日本語 (JA)

交通事故における死亡事故の原因として漫然運転によるものが最も多いとされている。そのため,衝突リスク評価の検討や,緊急時ブレーキ支援システムの開発などの交通事故を未然に防ぐためのドライバ支援システム(ADAS)の開発が活発に行われている。通常時のドライバの運転と異常時のドライバの運転を判別できれば,異常運転時にはブレーキ警報によってドライバに危険を告知し,事故を未然に防ぐことが可能であるが,従来のブレーキ警報システムでは警報を出す基準があらかじめ定められているため,ドライバによってはブレーキ警報が過度に作動すると感じて警報装置を停止させる恐れがあった。そこで本研究では,車間距離に基づく衝突リスク指標を利用し,機械学習技術により警報しきい値を適応的に設定するシステムを構築した。本システムは,車間距離に基づく衝突リスク指標であるTTC2を用い,異常運転時にブレーキ警報によってドライバに危険を告知する。本システムは運転データを利用して警報しきい値を適応的に設定するため,その危険度をドライバの嗜好に合わせることが可能である.また,ブレーキ時系列のモデル化にはHMMを用い,異常検知には尤度を用いることにより,異常ブレーキ時のデータを学習データから除外するデータ選択法を採用している。これにより,学習データに含まれる異常データによる警報しきい値のばらつきを防ぐことができる。なお,本研究で利用しているブレーキ警報システムは,オフラインで学習したものであれば実際に搭載可能であることを実験車によって確認している。

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その他の計算機利用技術 , 自動車事故,交通安全

引用文献 (15件)：

BARBER, P. Advanced collision warning systems. IEE Colloquium. 1998, 234, 2/1-2/9
KITAJIMA, S. Comparison of evaluation indices for estimating driver's risk perception of rear-end collision. JARI Research Journal. 2008, 30, 495-498
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PIAO, J. Advanced driver assistance systems from autonomous to cooperative approach. Transport Review. 2008, 28, 659-684
鈴木. モード分割に基づく前方車両追従行動のモデル化とアシスト系設計への応用. 自動車技術会学術会論文集. 2009, 40, 511-517

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