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J-GLOBAL ID：202002236760334863   整理番号：20A1956291

運転支援における暗黙的個人化:現状と未解決の問題【JST・京大機械翻訳】

Implicit Personalization in Driving Assistance: State-of-the-Art and Open Issues

著者 (7件)： Yi Dewei (Warwick Manufacturing Group, University of Warwick, Coventry, U.K.) ,  Su Jinya (School of Computer Science and Electronic Engineering, University of Essex, Colchester, U.K.) ,  Hu Liang (School of Computer Science and Electronic Engineering, University of Essex, Colchester, U.K.) ,  Liu Cunjia (Department of Aeronautical and Automotive Engineering, Loughborough University, Loughborough, U.K.) ,  Quddus Mohammed (School of Civil and Building Engineering, Loughborough University, Loughborough, U.K.) ,  Dianati Mehrdad (Warwick Manufacturing Group, University of Warwick, Coventry, U.K.) ,  Chen Wen-Hua (Department of Aeronautical and Automotive Engineering, Loughborough University, Loughborough, U.K.)
資料名： IEEE Transactions on Intelligent Vehicles  (IEEE Transactions on Intelligent Vehicles)
巻： 5  号： 3  ページ： 397-413  発行年： 2020年 
JST資料番号： W2446A  ISSN： 2379-8858  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： ここ数十年間,運転支援システムは,異なる運転者への適応のための個人化に向けて進化している。運転選好と運転者特性を考慮して,これらのシステムは,より許容され,信頼性が高い。本論文では,陰的個人化運転支援における最近の進展に関する調査を提示した。作業の収集を3つの主なカテゴリーに分類した。1)個人化安全運転システム(SDS),2)個人化運転者モニタリングシステム(DMS),3)個人化In-車両情報システム(IVIS)。各カテゴリーについて,産業状態の議論,個人化の利益,応用展望,および将来の焦点点とともに,現在の応用および関連技術の包括的なレビューを提供した。関連する運転データセットと個人化運転支援に関する未解決問題の両方について,将来の研究を促進するために考察した。フィールドの組織化された分類を作成することにより,この調査が,個人化された運転支援のための将来の研究と新技術の開発を支援するだけでなく,また,運転自動化コミュニティ内でのこれらの技術の応用を容易にすることを期待する。Copyright 2020 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： *自動化 ,  情報システム ,  信頼性 ,  コミュニティ ,  監視装置 ,  運転支援システム
準シソーラス用語： 安全運転 ,  運転支援 ,  未解決問題 ,  運転データ , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： パターン認識  (JE07000S)

タイトルに関連する用語 (3件)： 支援 ,  個人化 ,  現状