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J-GLOBAL ID：202102288340234066   整理番号：21A2569410

道路上の自律運転のための道路意識軌道予測【JST・京大機械翻訳】

Road-Aware Trajectory Prediction for Autonomous Driving on Highways

著者 (4件)： Yoon Yookhyun ,  Kim Taeyeon ,  Lee Ho ,  Park Jahnghyon
資料名： Sensors (Web)  (Sensors (Web))
巻： 20  号： 17  ページ： 4703  発行年： 2020年 
JST資料番号： U7015A  ISSN： 1424-8220  CODEN： SENSC9  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： スイス (CHE)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 安全で快適に運転するために,周辺車両の長期軌道予測は自律車両にとって不可欠である。軌道予測の不確かな性質を取り扱うために,深い学習ベースのアプローチが以前に提案されている。路上車両は道路形状,すなわち道路形状の制約内で実行しなければならない。ここでは,深層学習ネットワークによる高定義マップの利用を利用する新しい道路意識軌跡予測法を提案した。著者らは,道路の曲線座標系における軌道予測ネットワークのためのデータ効率的学習フレームワークと周辺車両のための車線配置を開発した。次に,道路の構造的制約を組み込むために,新しい出力制約シーケンスツーシーケンス軌道予測ネットワークを提案した。著者らの方法は,予測ネットワークのための事前知識としてこれらの構造的制約を使用する。それは軌道予測ネットワークへの入力として使用されるだけでなく,操作認識ネットワークの制約された損失関数にも含まれている。したがって,提案方法は,ドライバと軌道の実行可能で現実的な意図を予測することができる。提案手法を実際のトラヒックデータセットを用いて評価し,その結果,データ効率が高く,併合区間で合理的な軌跡を予測できることを示した。Copyright 2021 The Author(s) All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 予測技法 ,  学習 ,  損失関数 ,  ネットワーク ,  *道路 ,  *軌道推定
準シソーラス用語： 事前知識 ,  深層学習 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： 軌道予測 ,  高精細マップ ,  道路運転 ,  曲線座標 ,  車線割当

分類 (2件)： 交通調査  (TB01031B) ,  信号,保安  (TC01040Y)

引用文献 (34件)：

• Jeong, Y.; Yi, K. Target Vehicle Motion Prediction-Based Motion Planning Framework for Autonomous Driving in Uncontrolled Intersections. IEEE Trans. Intell. Transp. Syst. 2019.
• Kim, J.; Kum, D. Collision risk assessment algorithm via lane-based probabilistic motion prediction of surrounding vehicles. IEEE Trans. Intell. Transp. Syst. 2017, 19, 2965-2976.
• Lefèvre, S.; Vasquez, D.; Laugier, C. A survey on motion prediction and risk assessment for intelligent vehicles. Robomech. J. 2014, 1, 1-14.
• Hubmann, C.; Becker, M.; Althoff, D.; Lenz, D.; Stiller, C. Decision making for autonomous driving considering interaction and uncertain prediction of surrounding vehicles. In 2017 IEEE Intelligent Vehicles Symposium (IV); IEEE: Los Angeles, CA, USA, 2017; pp. 1671-1678.
• Kim, B.; Yi, K. Probabilistic states prediction algorithm using multi-sensor fusion and application to Smart Cruise Control systems. In 2013 IEEE Intelligent Vehicles Symposium (IV); IEEE: Gold Coast, Australia, 2013; pp. 888-895.

タイトルに関連する用語 (4件)： 道路 ,  自律 ,  意識 ,  軌道予測