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J-GLOBAL ID：201702286860268985   整理番号：17A1253387

自律自動車の誘導のための多重車両群のモデル化と計算フレームワーク【Powered by NICT】

A multiple vehicle group modelling and computation framework for guidance of an autonomous road vehicle

著者 (2件)： Wang Qian (Applied Dynamics & Control Group at the Clemson University - International Center for Automotive Research (CU-ICAR), 4 Research Dr., 29607, Greenville, SC, USA) ,  Ayalew Beshah (Applied Dynamics & Control Group at the Clemson University - International Center for Automotive Research (CU-ICAR), 4 Research Dr., 29607, Greenville, SC, USA)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2017  号： ACC  ページ： 4932-4937  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： 予測自律車両誘導方式は,公共交通で複数の動的障害物車両群に関する運転者のような決定,特に高速道路を埋め込むように構成できる。周辺対象車両の動的グループ化を容易にする車両グルーピングモデルと計算アルゴリズムを提案した。このグルーピングは,望ましくない局所的最小を含むこれらの領域は非凸型運動計画問題のための排除できることを予測運動計画における車両基によって占められたする時変領域を計算するために役立つ。オンライン実装のためのグループ化と境界生成の計算負荷を低減するために,教師つき学習法は,利用可能な計画分野を最大化する群(s)の最適境界を計算するニューラルネットワークを訓練するために適用した。提案したアルゴリズムは,予測指導方式に組み入れられている,その性能と計算の詳細を複数の他の対象車両を巻き込んだ公共道路交通シナリオにおける自律制御車両のシミュレーションにより説明した。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： *モデリング ,  アルゴリズム ,  *自動車 ,  予測 ,  道路交通 ,  凸形 ,  教師つき学習 ,  公共輸送 ,  ニューラルネットワーク ,  高速道路
準シソーラス用語： 自律制御 ,  計算負荷 ,  運動計画 ,  計算アルゴリズム ,  *自律性 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： 人工知能  (JE08000Z) ,  図形・画像処理一般  (JE04010I)

タイトルに関連する用語 (7件)： 自律 ,  自動車 ,  誘導 ,  多重 ,  モデル化 ,  計算 ,  フレームワーク