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J-GLOBAL ID：201702236373429714   整理番号：17A0242038

運転行動解析のためのGippsモデルにおける時変パラメータの同定【Powered by NICT】

Identification of time-varying parameters in Gipps model for driving behavior analysis

著者 (4件)： Wilhelem Thomas (Nagoya University, Dept. of Mechanical Science and Engineering, Japan) ,  Okuda Hiroyuki (Nagoya University, Dept. of Mechanical Science and Engineering, Japan) ,  Kawashima Akihiko (Nagoya University, Dept. of Mechanical Science and Engineering, Japan) ,  Suzuki Tatsuya (Nagoya University, Dept. of Mechanical Science and Engineering, Japan)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2016  号： SMC  ページ： 002984-002989  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： 本論文では,運転者の行動を解析する新しい方法を提案した。挙動の解析は,単純な運転者モデルのパラメータの時間発展の観察を介して行われる。挙動解析は二段階で分解した。最初の運転者モデルは,選択されたまたは運転者の大規模サンプルの平均的挙動を表すために設計しなければならない。個人運転者の挙動変化を経時的に分析することができた。時変非線形ハイブリッドモデルパラメータを同定するために,粒子最適化と移動平均フィルタリングに基づく反復メタヒューリスティック法を作成した。この方法は,任意のモデル型のパラメータを同定することを可能にする可能なパラメータ動力学に基づくパラメータ時間変動をフィルタリングした。法もパラメータ値を内挿する可能モデル出力値は閉塞した。Gipps車両追従運転者モデルと同定アルゴリズム効率の証明理論的例に基づいてなされており,パラメータの時間発展は,実際の測定データから同定した。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： *時間発展 ,  発見的方法 ,  経時変化 ,  アルゴリズム ,  最適化 ,  内挿法 ,  フィルタリング
準シソーラス用語： 車両追従 ,  モデル出力 ,  挙動解析 ,  ドライバモデル ,  *運転行動 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 運転者  (TB01040V)

タイトルに関連する用語 (4件)： 行動解析 ,  モデル ,  時変パラメータ ,  同定