車両運動データに基づく攻撃的運転イベント検出のためのアルゴリズムの比較【JST・京大機械翻訳】

Gatteschi Valentina; Cannavo Alberto; Lamberti Fabrizio; Morra Lia; Montuschi Paolo

文献

J-GLOBAL ID：202202216521590350 整理番号：22A0553645

車両運動データに基づく攻撃的運転イベント検出のためのアルゴリズムの比較【JST・京大機械翻訳】

Comparing Algorithms for Aggressive Driving Event Detection Based on Vehicle Motion Data

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資料名：
巻： 71 号： 1 ページ： 53-68 発行年： 2022年
JST資料番号： C0244A ISSN： 0018-9545 CODEN： ITVTAB 資料種別：逐次刊行物 (A)
記事区分：原著論文発行国：アメリカ合衆国 (USA) 言語：英語 (EN)

攻撃的運転は,死亡事故の主な原因の一つである。攻撃的運転事象を正しく同定することは,まだ文献の課題となっている。さらに,提案されたアプローチをテストするために利用可能なデータセットは,それらが一般的に(a)1つの装置だけで収集されたデータを含み,(c)道路特性と/または運転条件の多様性を十分に考慮しない駆動において発生する,(b)いくつかのタイプの事象を含むので,いくつかの制限がある。本研究の主目的は,異なる装置(ブラックボックスとスマートフォン)で収集されたセンサデータを含む多重データセットにおける攻撃的運転事象検出(異常検出,閾値および機械学習ベースカテゴリー)に対するいくつかの最先端のアルゴリズムの性能を,異なる車両および異なる場所において比較することである。第2の目的は,スマートフォンが攻撃的/非攻撃的分類タスクにおいてブラックボックスを置換できるかどうかを検証することである。この目的のために,AD2(攻撃的運転検出)データセットを提案し,(i)多重デバイスを用いて収集したデータを含み,(ii)イベントが生起する状況,(iii)事象が生起する状況,(iii)異なる状況で記録された事象,および(iv)攻撃的および非攻撃的運転スタイルとの同じ経路を移動して発生する事象,(iii)道路特性から運転スタイルの影響を分離する。著者らの実験結果は,機械学習ベースの手法の優位性を強調し,ブラックボックスと同様の性能レベルを確実にするスマートフォンの能力を強調した。Copyright 2022 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】

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電装品 , 電気自動車

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