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J-GLOBAL ID：201702222700904540   整理番号：17A1252641

類似性ベースの車両運動予測【Powered by NICT】

Similarity-based vehicle-motion prediction

著者 (3件)： Okamoto Kazuhide (School of Aerospace Engineering, Georgia Institute of Technology, Atlanta, 30332, USA) ,  Berntorp Karl (Mitsubishi Electric Research Laboratories (MERL), Cambridge, MA 02139, USA) ,  Di Cairano Stefano (Mitsubishi Electric Research Laboratories (MERL), Cambridge, MA 02139, USA)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2017  号： ACC  ページ： 303-308  発行年： 2017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： 車両のための動き予測アルゴリズムは,しばしば,車両の歴史的挙動を,基礎となるシステムのMarkov特性に依存しており,車両の将来の挙動を予測した。しかし,Markov性単独では保存的予測と重い計算負荷につながる可能性がある。これらの欠点を克服するために,本論文では,車両軌跡間の類似性の概念を使用する方法を開発した。交通規則と運転者の意図は車両の運動を制限するとして,道路車両の挙動は典型的には他の車両のそれと類似していた。は二台の車両の運動は十分に長い時間スパンに類似していたならば,それが将来における類似していると思われるという仮説を立てた。予測法を開発するためにこの仮説を利用したアルゴリズムを紹介し,数値シミュレーションの結果から,アルゴリズムの有効性を検証した。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： スパン ,  *類似性 ,  予測技法 ,  *予測 ,  軌跡 ,  アルゴリズム
準シソーラス用語： 数値シミュレーション ,  計算負荷 ,  予測アルゴリズム ,  *車両運動 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (5件)： 交通調査  (TB01031B) ,  走行性能  (QG02020S) ,  パターン認識  (JE07000S) ,  システムモデル  (IB02000Z) ,  システム同定  (IA02040O)

タイトルに関連する用語 (3件)： 類似性 ,  車両運動 ,  予測