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{{ $t("message.AD_EXPIRE_DATE") }}2024年03月
文献
J-GLOBAL ID:202002293527454112   整理番号:20A1996385

深層学習を用いた自動運転酔いの推定手法に関する検討

Estimation of motion sickness in automated vehicles using deep learning
著者 (8件):
資料名:
巻: 56  号: Supplement (Web)  ページ: ROMBUNNO.2E4-02(J-STAGE)  発行年: 2020年 
JST資料番号: S0258A  ISSN: 0549-4974  資料種別: 逐次刊行物 (A)
記事区分: 原著論文  発行国: 日本 (JPN)  言語: 日本語 (JA)
抄録/ポイント:
抄録/ポイント
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・VRによる自動運転シミュレーション環境を使用し,深層学習による生理指標からの心理指標の推定可能性について基礎的な知識を得ることが目的。
・VRシミュレーションとして,直線区間とカーブが連続する区間から構成されるコースを約100秒かけて走行するVR体験を1試行とし,試行中の心理・生理指標を計測。
・人間を対象とした生理指標による状態推定の精度としては,一定の水準に達しており,今後,指標やモデルの検討とともに実車を用いた実験を計画。
シソーラス用語:
シソーラス用語/準シソーラス用語
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分類 (1件):
分類
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運転者 
タイトルに関連する用語 (3件):
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