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J-GLOBAL ID：201702285180505917   整理番号：17A1357003

車両環境データにおける操作分類のための二重アプローチ【Powered by NICT】

Dual approach for maneuver classification in vehicle environment data

著者 (6件)： Sonka Adrian (Institute of Automotive Engineering, Technische Universitaet Braunschweig, 38106 Braunschweig, Germany) ,  Krauns Florian (Institute of Automotive Engineering, Technische Universitaet Braunschweig, 38106 Braunschweig, Germany) ,  Henze Roman (Institute of Automotive Engineering, Technische Universitaet Braunschweig, 38106 Braunschweig, Germany) ,  Kucukay Ferit (Institute of Automotive Engineering, Technische Universitaet Braunschweig, 38106 Braunschweig, Germany) ,  Katz Roman (Ibeo Automotive Systems GmbH, 22143 Hamburg, Germany) ,  Lages Ulrich (Ibeo Automotive Systems GmbH, 22143 Hamburg, Germany)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2017  号： IV  ページ： 97-102  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： 自動運転システムのセンサと機能性能だけでなく,特定の状況における挙動解析の評価は自動運転への道に重要な段階である。前提条件は,大量の運転環境データの操作の自動化で信頼性のあるオフライン分類と関連する状況のフィルタリングである。本論文では,レーザスキャナ環境データにおける車線変更を検出するための二重手法を提示し,評価した。を組み合わせて,二つの分類器,ファジィ論理に基づく確率論的と1を使用し,低い偽陽性検出を用いた結果のより高い信頼度をもたらした。添加では,前者の分類器のための各種の確率的手法を比較し,評価した。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： 確率論 ,  運転 ,  フィルタリング ,  *自動運転 ,  自動化 ,  信頼度 ,  レーザスキャナ ,  センサ ,  ファジィ論理 ,  信頼性
準シソーラス用語： 確率的方法 ,  誤検出 ,  車線変更 ,  オフライン ,  挙動解析 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (3件)： 電装品  (QG03070C) ,  運転者  (TB01040V) ,  走行性能  (QG02020S)

タイトルに関連する用語 (2件)： 環境 ,  分類