文献

J-GLOBAL ID：201702284556080264   整理番号：17A1864848

運転安全現場モデルの危険係数に関するモデルキャリブレーション【JST・京大機械翻訳】

資料名： Journal of Central South University  (Journal of Central South University)
巻： 24  号： 6  ページ： 1494-1502  発行年： 2017年 
JST資料番号： W1117A  ISSN： 2095-2899  CODEN： JCSUBS  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： 中国 (CHN)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 運転安全性分野(DSF)モデルを提案し,混合交通環境における運転者-車両-道路の相互作用によって形成される包括的運転リスクを表現した。本研究において,著者らは,DSFモデルのリスク係数を較正するために,灰色関係度解析に基づく最適化モデルを確立した。最適解を解くために,遺伝的アルゴリズムを用いた。最後に,DSFモデルを実世界駆動実験により検証した。その結果は,DSFモデルが運転者のハザード認識とTTCよりも高感度であることを示した。さらに,提案したDSFモデルは,高度運転者支援システムとインテリジェント接続車両の臨界評価と意思決定のための新しい方法を提供する。Data from Wanfang. Translated by JST【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 意思決定 ,  *安全性 ,  臨界 ,  道路 ,  遺伝的アルゴリズム ,  相互作用 ,  高感度 ,  *運転
準シソーラス用語： 運転者支援システム ,  ハザード ,  最適解 ,  最適化モデル ,  混合交通 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (3件)： 電装品  (QG03070C) ,  運転者  (TB01040V) ,  人工知能  (JE08000Z)

タイトルに関連する用語 (3件)： 現場 ,  モデル ,  キャリブレーション