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J-GLOBAL ID：202002244208869170   整理番号：20A2244878

自動運転技術を強化するためのエキスパートドライバの前向き思考-交通における不確実性と予測の調査【JST・京大機械翻訳】

Expert Drivers’ Prospective Thinking-Aloud to Enhance Automated Driving Technologies - Investigating Uncertainty and Anticipation in Traffic

著者 (5件)： Grahn Hilkka (University of Jyvaeskylae, P.O. Box 35, FI-40014, Finland) ,  Kujala Tuomo (University of Jyvaeskylae, P.O. Box 35, FI-40014, Finland) ,  Silvennoinen Johanna (University of Jyvaeskylae, P.O. Box 35, FI-40014, Finland) ,  Leppaenen Aino (University of Jyvaeskylae, P.O. Box 35, FI-40014, Finland) ,  Saariluoma Pertti (University of Jyvaeskylae, P.O. Box 35, FI-40014, Finland)
資料名： Accident Analysis & Prevention  (Accident Analysis & Prevention)
巻： 146  ページ： Null  発行年： 2020年 
JST資料番号： D0828A  ISSN： 0001-4575  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： イギリス (GBR)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 現在の自動運転技術は,人間の運転者のための基本的な日常運転状況である多数の条件で対処できない。以前の研究は,自動運転技術に対する類似の能力を提供するために,交通状況を解釈するための人間運転者の能力の深い理解が必要であることを示した。現在,任意の運転状況に適用できる安全運転に対するこれらの予測能力の先験的理解は不十分である。より安全で,より経済的で,より快適な自動運転経験の開発を可能にするために,専門家の運転者の予想と関連する不確実性を,公共道路で研究した。最初に,予測交通状況における運転指導者の専門知識をハザード予測試験で検証した。次に,選択した駆動インストラクタは,実際のトラフィックで駆動し,一方,アンフォールディングイベントの思考を思考する。結果は,特定の交通状況と環境における不確実性と関連する適応と社会的行動の源を示した。さらに,現在の自動運転技術に対するこれらの予測能力の適用性を論じた。提案方法と結果は,それらの潜在的限界を示すことによって,自動運転技術を強化するのに利用することができ,自動車両のための状況認識の改善を可能にするかもしれない。さらに,生成されたデータは,そのような上昇状況を認識するために利用することができ,そこでは,人間が車両を乗り越え,タイムリーな取得要求を可能にする。Copyright 2020 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 交通安全 ,  *不確実性 ,  *自動運転 ,  道路 ,  デコンボリューション ,  適応性
準シソーラス用語： 状況認識 ,  実習指導者 ,  安全運転 ,  交通状況 ,  ハザード , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (6件)： 自動運転 ,  エキスパートドライバ ,  前向き思考 ,  交通安全 ,  不確実性 ,  予想

分類 (1件)： 運転者  (TB01040V)

タイトルに関連する用語 (8件)： 強化 ,  エキスパート ,  ドライバ ,  思考 ,  交通 ,  不確実性 ,  予測 ,  調査