文献

J-GLOBAL ID：201702265212465144   整理番号：17A1730737

道路曲線の分類とスマートフォントリップデータによる対応する駆動プロファイル【Powered by NICT】

Classification of road curves and corresponding driving profile via smartphone trip data

著者 (2件)： Karaduman Mucahit (Dept. of Computer Science Inonu University Malatya, Turkey) ,  Eren Haluk (School of Aviation, Air Traffic Management Firat University Elazig, Turkey)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2017  号： IDAP  ページ： 1-7  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： スマート都市は人間生活を変化させる新しい技術によって形成された新しい沈下構造である。これらの技術の中で,インテリジェント自動車は重要な位置を占めている,それに多くの科学的研究を実現した。特にテスラ,リンゴ,Googleは,自律自動車のプロトタイプを完成させた。最近の自動車技術の不可欠な部分の一つは,先進運転者支援システム(ADAS)である。このシステムは,運転中の運転者の安全性と快適性を改善するために開発した。本研究では,特定のトリップのためのハンドルを握る運転者スマートフォンにより獲得されたセンサデータを用いた道路形状と運転プロファイルを予測することを試みた。運転プロファイルは攻撃的で安全であると同定した。GPS,加速度計とジャイロスコープセンサは本研究で採用した。スマートフォンセンサデータを用いて,道路部分が最初に提案したアルゴリズムにより決定した。,道路形状をファジィ分類器,は,真直ぐ,右曲線的および左曲線が得られた。その後,道路形状対応する加速度データは道路の一部の加速型を見出すと考えられている。車両速度を含む直線および曲線道路間の遷移は,隠れMarkovモデル(HMM)により決定した。このように,相当する道路形状の課題ドライバの速度選択性は確率的方法で得られた。検証結果は,提案したアプローチのためのグランドトルースと観測データの間の誤差率は11.81%として得られることを示した。駆動プロファイルは,道路形状を考慮して推定した。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： *トリップ ,  プロトタイプ ,  加速度 ,  加速度計 ,  *道路 ,  快適性 ,  アルゴリズム ,  形態 ,  安全性 ,  自動車 ,  *スマートフォン ,  隠れMarkovモデル ,  GPS
準シソーラス用語： GPS【位置決め】 ,  センサデータ ,  運転者支援システム , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 電装品  (QG03070C)

タイトルに関連する用語 (4件)： 道路 ,  曲線 ,  分類 ,  プロファイル