文献

J-GLOBAL ID：201802279618802709   整理番号：18A0587897

マルチクラスサポートベクトルマシンを用いた適応走行制御における物体検出【Powered by NICT】

Object detection in adaptive cruise control using multi-class support vector machine

著者 (5件)： Park Hyun Soo (Dept. of Electrical Engineering, Hanyang University, Seoul 04763, Korea) ,  Kim Dae Jung (Dept. of Electrical Engineering, Hanyang University, Seoul 04763, Korea) ,  Kang Chang Mook (Dept. of Electrical Engineering, Hanyang University, Seoul 04763, Korea) ,  Kee Seok Cheol (Smart Car Research Center, Chungbuk National University, Cheongju 28644, Korea) ,  Chung Chung Choo (Div. of Electrical and Biomedical Engineering, Hanyang University, Seoul 04763, Korea)
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： 本論文では,レーダシステムからのデータを用いたサポートベクトルマシン(SVM)アルゴリズムを用いた適応走行制御(ACC)における新しい物体検出法を示した。経路車両(CIPV)における最近接を用いたACCは,車両のフロントレーダの前に生じることを対象車両を検出する。,対象車両が自車の前方のレーンに削減急激にならば,自車の速度は急速に減少させる。この現象は乗客が不快感になった。この現象に対処するために,本論文では,多クラスSVMを用いたさまざまな運転状況の多重分類を提案した。分類されたデータを用いて,ACCにおける周辺車両間CIPVを検出した。提案した方法は,減速あるいは事前に円滑に加速にACCシステムを可能にするように従来のレーダシステム上の進歩における物体の動きの予測における改善された性能を示した。提案した方法の性能を実験結果により検証した。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： 高速度 ,  乗客 ,  多重化 ,  *サポートベクトルマシン ,  アルゴリズム
準シソーラス用語： *物体検出 ,  *適応走行制御 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (3件)： パターン認識  (JE07000S) ,  システム設計・解析  (IA02030D) ,  運転者  (TB01040V)

タイトルに関連する用語 (2件)： 適応走行制御 ,  物体検出