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J-GLOBAL ID：202002277742689631   整理番号：20A2646424

異なるシナリオにおける脅威評価のための回避行動に基づく方法:インテリジェント車両のための新しいフレームワーク【JST・京大機械翻訳】

Evasive behavior-based method for threat assessment in different scenarios: A novel framework for intelligent vehicle

著者 (3件)： Zhou Huajian (State Key Laboratory of Automotive Safety and Energy, School of Vehicle and Mobility, Tsinghua University, Beijing, China) ,  Zhong Zhihua (State Key Laboratory of Automotive Safety and Energy, School of Vehicle and Mobility, Tsinghua University, Beijing, China) ,  Zhong Zhihua (Chinese Academy of Engineering, Beijing, China)
資料名： Accident Analysis & Prevention  (Accident Analysis & Prevention)
巻： 148  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： 脅威評価プロセスは,特に衝突回避システム(CAS)に対して,臨界レベルを評価し,衝突を回避するための可能な対策を取るためのインテリジェント車両(IV)の重要な部分である。本研究では,運転者の回避行動,すなわちCPICに基づく,新しい脅威評価フレームワークを提案し,それは,異なるシナリオで,異なるCASによって広く使われる,衝突確率(CP)と避けられない事故(IC)状態を統合した。CPICフレームワークの第一ステップでは,確率密度関数(PDF)の形での詳細な回避駆動挙動モデル(E-DBM)を導入して,より現実的な衝突回避軌跡を生成した。これらの軌跡,すなわちMarkov連鎖モンテカルロ(MCMC)と適応Gauss混合フレームワーク(GMM)法,をサンプリングする2つの技術を利用して,E-DBMにおける高い確率密度の領域からサンプルを確実にした。CP値は多重衝突回避軌跡を考慮することにより導出できた。ステップ2におけるIC状態を確認するために,CPICフレームワークは,IC検査のために駆動限界ベースの方式を採用して,それはCP値を二重検査に避けられない衝突に組み合わせた。実世界の自然な運転研究,戦略的ハイウェイ研究プログラム2(SHRP2)からの合計82の重大事象を抽出し,異なるシナリオにおけるCPICフレームワークの性能を検証した。結果は,2つの車両が接近しているとき,提案方法が明らかにリスクレベルを明らかにして,80の事象が,近衝突/crahesとして首尾よく同定されたことを示した。さらに,CPICフレームワークの実時間性能も実証した。所見は,このCPICフレームワークが,異なるシナリオにおけるIVsの実用化に使用できることを示した。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： モンテカルロ法 ,  衝突防止装置 ,  *Markov連鎖 ,  確率密度 ,  臨界 ,  多重化 ,  衝突回避 ,  確率密度関数
準シソーラス用語： *回避行動 ,  MCMC ,  挙動モデル ,  衝突確率 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： 脅威評価 ,  回避行動 ,  衝突回避システム ,  インテリジェント ,  自動車

分類 (2件)： 自動車事故,交通安全  (TB01050G) ,  運転者  (TB01040V)

タイトルに関連する用語 (5件)： シナリオ ,  脅威 ,  評価 ,  回避行動 ,  フレームワーク