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J-GLOBAL ID：201802211971987987   整理番号：18A1678735

人間運転からの自律車両のためのマルチモーダル自己認識モデルの学習【JST・京大機械翻訳】

Learning Multi-Modal Self-Awareness Models for Autonomous Vehicles from Human Driving

著者 (7件)： Ravanbakhsh Mahdyar (University of Genoa, DITEN, Italy) ,  Baydoun Mohamad (University of Genoa, DITEN, Italy) ,  Campo Damian (University of Genoa, DITEN, Italy) ,  Marin Pablo (Carlos III university of of Madrid, Spain) ,  Martin David (Carlos III university of of Madrid, Spain) ,  Marcenaro Lucio (University of Genoa, DITEN, Italy) ,  Regazzoni Carlo S. (University of Genoa, DITEN, Italy)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2018  号： FUSION  ページ： 1866-1873  発行年： 2018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： 本論文は,自律車両のための自己認識モデルを学習するための新しいアプローチを提示した。提案した手法は,人間オペレータにより実行される異なる操縦タスクに関連する同期マルチセンサ動的データの利用可能性に基づいている。異なる機械学習手法を用いて,結合動的Bayesネットワークを用いて単一モダリティモデルを最初に学習できることを示した。このようなモデルは,文脈的な多モード概念を発見するためにイベントレベルで相関される。提示した事例では,視覚認識と位置確認をモダリティとして用いた。時間におけるモダリティ間の相互相関をデータから発見し,イベント(離散)レベルにおける共有および私的多モードDBNを接続する確率的リンクとして記述した。結果を自律車両で行った実験で示し,学習した自己認識モデルに基づく異常検出と自律意思決定を可能にする提案手法の可能性を強調した。Copyright 2018 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： *認知モデル ,  位置決め ,  意思決定 ,  機械学習 ,  *多モード ,  オペレータ ,  視認
準シソーラス用語： 異常検出 ,  相互相関 ,  モダリティ ,  動的Bayesネットワーク ,  マルチセンサ ,  *自己認識 ,  *自律性 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I)

タイトルに関連する用語 (6件)： 人間 ,  自律 ,  マルチモーダル ,  自己認識 ,  モデル ,  学習