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J-GLOBAL ID：201802235596708473   整理番号：18A0587919

最大事後確率法を用いた数種の訓練サンプルからの予測運転者の左折挙動【Powered by NICT】

Predicting driver left-turn behavior from few training samples using a maximum a posteriori method

著者 (3件)： Orth Dennis (Ruhr-Universitat Bochum, Institute of Communication Acoustics, Germany, Bochum) ,  Kolossa Dorothea (Ruhr-Universitat Bochum, Institute of Communication Acoustics, Germany, Bochum) ,  Heckmann Martin (Honda Research Institute Europe GmbH, Germany, Offenbach am Main)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2017  号： ITSC  ページ： 1-6  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： 本研究では,新しい最大事後確率(MAP)法,ごく少数の訓練サンプルから運転者の左折挙動を予測できるを導入した。このシナリオにおける運転者挙動の予測のためには,いわゆる臨界ギャップを利用した。は大きなギャップは低それを受け入れ,ターンをする運転者であることをた示した。後者は交差支援は,現在開発しているのパーソナル化にとって特に重要である。Troutbeckのクリティカルギャップ推定法とは対照的に,全ての観測可能な合格および不合格ギャップ全域における尤度を定義し,運転者が一貫して挙動することを必要としないモデルを提供する。続いて,臨界ギャップの事前知識を組み込むことにより,MAP推定に拡張した。このアプローチを用いて,一個だけの訓練サンプルを用いた場合,13.8%の最大予測誤差を得,それらはTroutbeck法に比べて35.2%の相対的改善である。Copyright 2018 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： *予測 ,  予測誤差 ,  臨界 ,  モデル
準シソーラス用語： MAP推定 ,  事前知識 ,  尤度 ,  推定法 ,  パーソナル化 ,  *最大事後確率 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 運転者  (TB01040V)

タイトルに関連する用語 (6件)： 最大事後確率 ,  訓練 ,  サンプル ,  予測 ,  左折 ,  挙動