文献

J-GLOBAL ID：201802253097922951   整理番号：18A1480458

自然的運転データを用いた運転性能指標を用いた視覚的手動注意散漫検出【JST・京大機械翻訳】

Visual-Manual Distraction Detection Using Driving Performance Indicators With Naturalistic Driving Data

著者 (4件)： Li Zhaojian (Department of Mechanical Engineering, Michigan State University, East Lansing, MI, USA) ,  Bao Shan (University of Michigan Transportation Research Institute, Ann Arbor, MI, USA) ,  Kolmanovsky Ilya V. (Department of Aerospace Engineering, University of Michigan, Ann Arbor, MI, USA) ,  Yin Xiang (Department of Automation, Shanghai Jiao Tong University, Shanghai, China)
資料名： IEEE Transactions on Intelligent Transportation Systems  (IEEE Transactions on Intelligent Transportation Systems)
巻： 19  号： 8  ページ： 2528-2535  発行年： 2018年 
JST資料番号： W1272A  ISSN： 1524-9050  CODEN： ITISFG  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： 本論文では,搭載運動学的測定から運転性能指標を用いて運転者の混乱検出の問題を検討した。最初に,統合された車両ベースの安全システムプログラムからの自然な運転データを処理し,キャビンカメラデータを手動で検査し,運転者の状態(すなわち,混乱または注意)を決定した。2番目に,既存の運転性能計量(例えばステアリングエントロピー,ステアリングホイール反転速度,および車線オフセット分散)を,処理された自然の運転データに対してレビューした。さらに,非線形自己回帰外因性(NARX)駆動モデルを開発して,距離(距離ヘッドウェイ),範囲速度,および速度履歴に基づく車両速度を予測した。各運転者に対して,NARXモデルを次に注意運転データ上で訓練した。予測誤差は運転者の混乱と相関することを示した。最終的に,NARXモデルからの2つの特徴,ステアリングエントロピーと平均絶対速度予測誤差を選択し,サポートベクトルマシンを訓練して,運転延長を検出する。予測性能を報告した。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： エントロピー ,  モデル ,  安全性 ,  カメラ ,  サポートベクトルマシン ,  舵取ハンドル ,  カオス ,  *運転 ,  *走行性能 ,  オフセット ,  予測誤差 ,  キャビン ,  *視覚
準シソーラス用語： 自己回帰 ,  *運転データ , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 運転者  (TB01040V)

タイトルに関連する用語 (4件)： 性能指標 ,  視覚 ,  手動 ,  注意