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J-GLOBAL ID：201702298802498154   整理番号：17A1392814

道路情報を組み込んだ確率的運転者ペダル挙動モデル【Powered by NICT】

A Stochastic Driver Pedal Behavior Model Incorporating Road Information

著者 (2件)： Zeng Xiangrui (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)
資料名： IEEE Transactions on Human-Machine Systems  (IEEE Transactions on Human-Machine Systems)
巻： 47  号： 5  ページ： 614-624  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： は非常に複雑な仮想確率システムの出力であるので,ヒト運転者のペダル挙動はモデル化が難しい。本論文では,行動の系列に分解後の運転者ペダル挙動を記述するために新しい方法を提供する。入力とペダル作用として出力として自動車と道路情報を考慮することにより,入出力隠れMarkovモデル(IOHMM)を用いてペダル挙動を記述することである。状態遷移と出力分布関数を設計し,入力と出力分布の重要な変数を解析し,統計的手法を用いてモデル化した。モデルパラメータは一般化推定最大化法を用いた個々の運転者の同定することができた。一段階確率予測試験は,提案したモデルが各個々の運転者の運転スタイルを捕捉し,識別することができることを示した。提案したモデルの予測能力を他の三モデルに沿って運転シミュレータ上で収集した人間の運転データと比較して評価した。結果は提案したIOHMMベース運転者ペダル挙動モデルは1~60から予測層で良好に動作することを示す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： 自動車 ,  予測 ,  出力分布 ,  確率系 ,  隠れMarkovモデル ,  統計的方法 ,  ヒト ,  *モデリング ,  分布関数
準シソーラス用語： 確率予測 ,  モデルパラメータ ,  状態遷移 ,  *挙動モデル ,  *ペダル ,  *道路情報 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 人工知能  (JE08000Z)

タイトルに関連する用語 (4件)： 道路情報 ,  確率 ,  ペダル ,  挙動モデル