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J-GLOBAL ID：202102279541824227   整理番号：21A0270756

車線保持支援システムの性能検証のための車線検出センサの現象論的モデリング【JST・京大機械翻訳】

Phenomenological Modelling of Lane Detection Sensors for Validating Performance of Lane Keeping Assist Systems

著者 (6件)： Hober Michael (Graz University of Technology,Automotive Engineering Department,Austria) ,  Nalic Demin (Graz University of Technology,Automotive Engineering Department,Austria) ,  Eichberger Arno (Graz University of Technology,Automotive Engineering Department,Austria) ,  Samiee Sajjad (Graz University of Technology,Automotive Engineering Department,Austria) ,  Magosi Zoltan (Graz University of Technology,Automotive Engineering Department,Austria) ,  Payerl Christian (MAGNA Steyr Fahrzeugtechnik AG & CO KG)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2020  号： IV  ページ： 899-905  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： 十分に確立されたLane Keeping Assist System(LKAS)は,自動運転(AD)の分野で重要な役割を果たす。LKASにおける必須課題と,一般的に先進運転支援システム(ADAS)は車線検出である。カメラシステムが安価であるため,ほとんどの車線検出法は視覚ベースである。テストケースの無限数に対処するために,ADASの仮想試験は最先端技術になった。ADAS部品の現実的な挙動と解析モデルは信頼できるシミュレーション結果にとって重要である。本研究の焦点は,シミュレーションを適用したLKASの性能検証である。照明変動,影,および異なる気象条件に対する感度と同様に高い複雑性は,LKASの現実的挙動をマッピングできるカメラまたは環境モデルを実装および開発するのを困難にする。これらの複雑性を避け,モデリング努力を最小化するために,現象論的車線検出モデル(PLDM)を導入した。その目的のために,LKASを備えた試験車両を用いて,自動運転(ALP.Lab)のためのオーストリア光車両プロービング領域内で包括的な測定を行った。提案した現象論的モデルの適用は,その制御装置に関係なく,任意のLKASをテストする能力を提供する。PLDMを実装し,IPG CarMakerのシミュレーション環境における記録データで検証した。結果は,開発したLKASシステムの現実的システム性能を示した。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： カメラ ,  視覚 ,  シミュレーション ,  制御装置 ,  *自動運転 ,  試験車 ,  オーストリア共和国 ,  気象条件 ,  環境モデル ,  センサ ,  解析モデル
準シソーラス用語： 複雑性 ,  低価格 ,  システム性能 ,  *車線検出 , 【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 (6件)： 車線 ,  支援システム ,  性能検証 ,  検出センサ ,  現象論 ,  モデリング