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J-GLOBAL ID：201702267642202933   整理番号：17A1392815

車両衝突回避マヌーバの予測運転者行動の個人化可能な運転者操縦モデル【Powered by NICT】

A Personalizable Driver Steering Model Capable of Predicting Driver Behaviors in Vehicle Collision Avoidance Maneuvers

著者 (4件)： Schnelle Scott (Department of Mechanical and Aerospace Engineering, The Ohio State University, Columbus, OH, USA) ,  Wang Junmin (Department of Mechanical and Aerospace Engineering, The Ohio State University, Columbus, OH, USA) ,  Su Hai-Jun (Department of Mechanical and Aerospace Engineering, The Ohio State University, Columbus, OH, USA) ,  Jagacinski Richard (Department of Psychology, The Ohio State University, Columbus, OH, USA)
資料名： IEEE Transactions on Human-Machine Systems  (IEEE Transactions on Human-Machine Systems)
巻： 47  号： 5  ページ： 625-635  発行年： 2017年 
JST資料番号： W1031A  ISSN： 2168-2291  CODEN： ITHSA6  資料種別： 逐次刊行物 (A)
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： 近年,先進的運転者支援システム(ADAS)を開発し,実施に置かれた有意な強調と努力。これらのシステムは,通常および緊急運転状況における自動車乗員の安全性,制御,性能を向上させるためにヒト運転者で作動する必要がある。ヒト運転者とADASの間のそのような連携を支援するために,運転者モデルは,人間の運転挙動を複製し,予測し,異なる運転者の間で区別する必要がある。だけでなく異なる個々の運転者行動を同定,彼/彼女の日常運転データに基づく衝突回避(CA)のような稀な車両操縦における運転者の挙動を予測することができる組合せ運転者モデルを提示した。運転者モデルは,代償性伝達関数および先行構成要素から構成され,個々の運転者の望ましい経路の設計と統合した。提案した運転者モデルは,様々な道路と都市操作の各運転者の操舵角信号を再現できることを示した。提案した運転者モデルの有用性を日常のみ非救急運転データからCAマヌーバに対する運転者の操舵角信号を予測するその能力である。運転者モデルを用いて,各運転者は,パラメータのユニークなセットを有していることを示すために,二つの異なる運転者のモデルパラメータセットを比較群平均ににより検証した。最後に,運転者モデルは,その日常運転パラメータは,その予測されたCAパラメータとは異なることを示すことによって検証した。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： *予測 ,  伝達関数 ,  ヒト ,  道路 ,  自動車 ,  *衝突回避 ,  モデリング ,  乗務員 ,  安全性
準シソーラス用語： 操舵角 ,  運転データ ,  ドライバモデル ,  アルツハイマー病評価尺度 ,  運転者支援システム ,  *運転者行動 ,  *マヌーバ , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： 人工知能  (JE08000Z) ,  計算機網  (JC03000K)

タイトルに関連する用語 (8件)： 車両衝突 ,  回避 ,  マヌーバ ,  予測 ,  行動 ,  個人化 ,  操縦 ,  モデル