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J-GLOBAL ID：202102231666575856   整理番号：21A0666189

RGB-Dフレームを用いたDQNベース自律車両追従フレームワーク【JST・京大機械翻訳】

A DQN-Based Autonomous Car-Following Framework Using RGB-D Frames

著者 (4件)： Friji Hamdi (School of Systems and Enterprises, Stevens Institute of Technology,Hoboken,NJ,USA) ,  Ghazzai Hakim (School of Systems and Enterprises, Stevens Institute of Technology,Hoboken,NJ,USA) ,  Besbes Hichem (Higher School of Communications of Tunis, University of Carthage,Tunis,Tunisia) ,  Massoud Yehia (School of Systems and Enterprises, Stevens Institute of Technology,Hoboken,NJ,USA)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2020  号： GCAIoT  ページ： 1-6  発行年： 2020年 
JST資料番号： W2441A  資料種別： 会議録 (C)
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： 自動車追従挙動のモデリングは,最近,事故解析,運転者評価,および支援システムのような幅広い用途のために,多くの注目を浴びている。最新の手法のいくつかは,シナリオベースの自律駆動アルゴリズムを研究する。本論文では,高次元RGB-D特徴のみに基づくエンドツーエンド車追従フレームワークを提案し,これは,他の環境要因(例えば,歩行者,歩道衝突など)を考慮しながら,リーダ車の行動に従って自律運転を確実にし,また,強化学習(RL)アルゴリズム,正確に改善された深Q-Networkアルゴリズムを,リーダ車による衝突と,道路上で効果的に運転するその検出損失を避けるために設計した。モデルを訓練し,異なる環境におけるCARLAシミュレータを用いて試験した。著者らの予備試験は,高速道路,一元道路,および非追越道路のような多くの状況における自律車両の運転能力を強化するための有望な結果を示している。Copyright 2021 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： *アルゴリズム ,  自動車 ,  シミュレータ ,  高速道路 ,  道路 ,  追越し ,  歩行者 ,  歩道 ,  エンドツーエンド方式 ,  事故分析 ,  高次元 ,  強化学習
準シソーラス用語： 環境要因 ,  支援システム ,  *RGB-D , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I)

タイトルに関連する用語 (4件)： RGB-D ,  自律 ,  車両追従 ,  フレームワーク