文献

J-GLOBAL ID：202002247177561219   整理番号：20A0627682

自律車両内の動揺病を予測するためのモデル【JST・京大機械翻訳】

Model to predict motion sickness within autonomous vehicles

著者 (6件)： Salter Spencer (Centre for Mobility & Transport, Coventry University, Coventry, UK) ,  Salter Spencer (Jaguar Land Rover, NAIC, The University of Warwick, Coventry, UK) ,  Diels Cyriel (Centre for Mobility & Transport, Coventry University, Coventry, UK) ,  Herriotts Paul (Centre for Mobility & Transport, Coventry University, Coventry, UK) ,  Kanarachos Stratis (Centre for Mobility & Transport, Coventry University, Coventry, UK) ,  Thake Doug (Centre for Mobility & Transport, Coventry University, Coventry, UK)
資料名： Proceedings of the Institution of Mechanical Engineers. Part D. Journal of Automobile Engineering  (Proceedings of the Institution of Mechanical Engineers. Part D. Journal of Automobile Engineering)
巻： 234  号： 5  ページ： 1330-1345  発行年： 2020年 
JST資料番号： H0947A  ISSN： 0954-4070  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： 背景:運動障害はほとんどの型の輸送の中で一般的である;それは,彼らの生活においていくつかの段階で様々な症状を経験する集団の大部分に影響を及ぼす。これまでに,与えられた車両設計,タスクおよびルートに対する予測された動きのレベルを定量化する特定の方法は存在しなかった。【目的】人間の運動,視覚,車両運動,居住者の作業,および車両設計のような入力を含む運動sickness仮想予測ツールを開発する。方法:多体系アプローチを用いた時間領域解析を開発し,自動車運動,居住者運動および視覚の後処理のための生データを提供した。一方,運動sicknessを誘発するために設計された仮想経路に基づいて,ディジタル居住者は特定の非駆動関連作業を行った。結果:予測された運動sick度レベルは,所定の運動とタスクによる車両キャビンの単純な位置掃引に対して共有される。本研究では,2つの追加例を共有した。最初に,モデルが,自律車両において,座位と後方の間で見つける差異を予測することができることを見つけた。第二に,補助ディスプレイ高さに対するそれぞれの独立した研究の解析は,モデルが元の物理実験に適合する二つのディスプレイ高さの間の相対的および絶対的レベルの両方を予測できることを示した。結論:このツールは自律車両における運動のsickさの予測に成功し,従って,車両の動力学を調整し,視覚と設計の属性を制御する能力において,新しい将来の移動度解を導くのに非常に使用されていることが示されている。Copyright IMechE 2019 Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 移動度 ,  後処理 ,  自動化 ,  ディジタル方式 ,  住民 ,  運動障害 ,  シミュレーション ,  *乗物酔い ,  キャビン ,  視覚 ,  自動車 ,  座位 ,  表示装置
準シソーラス用語： 生データ ,  自律性 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (3件)： 自動化車両 ,  動揺病 ,  シミュレーション

分類 (2件)： 走行性能  (QG02020S) ,  システム設計・解析  (IA02030D)

タイトルに関連する用語 (5件)： 自律 ,  車両内 ,  動揺病 ,  予測 ,  モデル