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J-GLOBAL ID：201802271186167115   整理番号：18A1528687

知的自動車ドライバモデルのプレビュー時間適応分析【JST・京大機械翻訳】

Analysis on adaptive preview time of intelligent vehicle driver model

著者 (3件)： Jie Ju (江蘇大学 汽車与交通工程学院,江蘇 鎮江,212013) ,  Jiang Haobin (江蘇大学 汽車与交通工程学院,江蘇 鎮江,212013) ,  Ma Shidian (江蘇大学 汽車与交通工程学院,江蘇 鎮江,212013)
資料名： Jiangsu Daxue Xuebao Zirankexueban  (Jiangsu Daxue Xuebao Zirankexueban)
巻： 39  号： 3  ページ： 254-259  発行年： 2018年 
JST資料番号： C2702A  ISSN： 1671-7775  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： 中国 (CHN)  言語： 中国語 (ZH)

抄録/ポイント： 実運転者の操縦行動をよりよくシミュレーションするために,知的自動車運転者モデルに対する予照時間適応モデルを提案した。知的自動車運転者モデルを,事前照準追跡と予備照準最適化運転者モデルを使用して構築し,そして,自動車運転者モデルに及ぼす道路環境および自動車走行状態の影響を,解析した。基本プレビュー時間と補償プレビュー時間を用いて,運転者の前視行動に対する異なる因子の影響を評価し,基本プレビュー時間と補償プレビュー時間を結合した。BPニューラルネットワークに基づくプレビュー時間適応モデルを確立した。Carsim/Simulink共同シミュレーションプラットフォーム上で、予照時間自己適応の知能自動車運転者モデルを構築し、正常運転と激進運転の2種類のモードに対してシミュレーション分析を行った。結果は,提案したプレビュー時間適応モデルが知的自動車運転者モデルの経路追跡効果を効果的に改善できることを示した。Data from Wanfang. Translated by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： シミュレーション ,  *自動車 ,  最適化 ,  コリメーション ,  運転
準シソーラス用語： 経路トラッキング ,  自己適応 ,  逆伝播ニューラルネットワーク ,  自動車走行 ,  道路環境 ,  適応モデル ,  *プレビュー ,  ドライバモデル , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： intelligent vehicle ,  driver model ,  preview-follower ,  neural network ,  correlation analysis

分類 (2件)： 計算機シミュレーション  (JE11000H) ,  数値計算  (JE02000J)

タイトルに関連する用語 (5件)： 自動車 ,  ドライバモデル ,  プレビュー ,  適応 ,  分析