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J-GLOBAL ID：201702261487657716   整理番号：17A1266278

複雑な都市環境下における自律車両のための車線変更の運転意思決定解析【Powered by NICT】

Driving decision-making analysis of lane-changing for autonomous vehicle under complex urban environment

著者 (4件)： Chen Xuemei (School of Mechanical Engineering, Beijing Institute of Technology, Beijing 100010) ,  Miao Yisong (School of Mechanical Engineering, Beijing Institute of Technology, Beijing 100010) ,  Jin Min (School of Mechanical Engineering, Beijing Institute of Technology, Beijing 100010) ,  Zhang Qiang (School of Mechanical Engineering, Beijing Institute of Technology, Beijing 100010)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2017  号： CCDC  ページ： 6878-6883  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： 車線変更意思決定である複雑な都市環境下における自律車両のための完全な運転ミッションにとって重要である。複雑な情報(干渉車両の走行条件,信号灯,道路施設など)は,自律車両の車線変更意思決定に大きな影響を与える。本論文では,複雑な都市環境下での自律走行車の意思決定を支援する車線変更ルールを抽出するラフ集合理論を使用することを提案した。,仮想都市交通環境はプレスキャン(先進的運転者支援システムを開発するためのシミュレーション環境)により構築した。第二に,ラフ集合理論は弱い相互依存性データの影響を低減し,運転者の意思決定ルールを抽出するために提案した。最後に,結果は,ことである1)車線変更の意図生成プロセスの間,意思決定aが主体車と干渉Car2(D_2)間の相対的距離と課題自動車と主要Car1(V_1)間の相対速度とのみ相関した。2)意図生成と実施段階過程での意思決定規則の両方は,ラフ集合法,複雑な都市環境下での車線変更意思決定のための理論的基礎を提供するに基づいて抽出した。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： *運転 ,  走行 ,  *都市環境 ,  自動車 ,  *決定分析 ,  シミュレーション ,  信号灯 ,  *意思決定 ,  ラフ集合 ,  干渉
準シソーラス用語： 運転者支援システム ,  交通環境 ,  自律走行車両 ,  *車線変更 ,  *自律性 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 運転者  (TB01040V)

タイトルに関連する用語 (5件)： 都市環境 ,  自律 ,  車線変更 ,  意思 ,  決定解析