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J-GLOBAL ID：202002290392777916   整理番号：20A1037133

従来型人工神経回路網モデルと統合した無香料Kalmanフィルタを用いた運転者減速挙動の意図的推論【JST・京大機械翻訳】

Intent Inference of Driver Deceleration Behavior by Using Unscented Kalman Filter Integrated with Conventional Artificial Neural Network Model

著者 (2件)： Suzuki Hironori (Department of Robotics, Nippon Institute of Technology, Miyashiro, Saitama, Japan) ,  Wakabayashi Sho (Graduate School of Mechanical System Engineering, Nippon Institute of Technology, Miyashiro, Saitama, Japan)
資料名： Advances in Intelligent Systems and Computing  (Advances in Intelligent Systems and Computing)
巻： 1152  ページ： 129-134  発行年： 2020年 
JST資料番号： W5075A  ISSN： 2194-5357  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： ドイツ (DEU)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 初期ブレーキペダル運転と対応する車両減速は,追突衝突リスクを緩和するために重要である。本論文では,減速意図推論システム(DIIS)と呼ばれる数学モデルを開発し,運転者減速挙動の意図的推論を決定することを容易にした。より具体的には,従来のニューラルネットワークモデルを,数秒後に発生すると予想される減速意図を記述するために,無香料Kalmanフィルタに統合した。ここで提供した数値例は,提案したモデルが従来の手法よりもより正確にドライバの意図を推定できることを示した。Copyright The Editor(s) (if applicable) and The Author(s), under exclusive license to Springer Nature Switzerland AG 2020 Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 数学モデル ,  *ニューラルネットワーク ,  追突 ,  神経回路網モデル
準シソーラス用語： Unscentedカルマンフィルタ , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (4件)： 意図的推論 ,  減速挙動 ,  無香料Kalmanフィルタ ,  人工神経回路網モデル

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

タイトルに関連する用語 (8件)： 人工 ,  神経回路網モデル ,  統合 ,  無香料Kalmanフィルタ ,  減速 ,  挙動 ,  意図 ,  推論