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J-GLOBAL ID：202202237449828003   整理番号：22A0980604

シミュレーション解析による自動車レーダ人間分類アルゴリズム:基礎と実際的挑戦【JST・京大機械翻訳】

Automotive RADAR Human Classification Algorithm Through Simulation Analysis: Basics and Practical Challenges

著者 (2件)： James Anto Jeyaprabu (Department of Computer Science and Engineering, School of Computing, SRM Institute of Science and Technology, Chennai, Tamil Nadu, India) ,  Jayavel Kayalvizhi (Department of Information Technology, School of Computing, SRM Institute of Science and Technology, Chennai, Tamil Nadu, India)
資料名： Lecture Notes in Electrical Engineering  (Lecture Notes in Electrical Engineering)
巻： 853  ページ： 575-590  発行年： 2022年 
JST資料番号： W5070A  ISSN： 1876-1100  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： ドイツ (DEU)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 自動車ドメインにおいて,先進運転者支援システム(ADAS)センサは,自動車レーダとイメージングセンサの助けを借りて,科学機能映画を実生活にもたらすゲーム変化者である。本論文は,先進信号処理(ADSP)概念から,レーダ,アルゴリズム,およびその特徴の型を要約した。特に都市道路において,車両運転者は,他のオブジェクトの背後の歩行者分類に関する迅速な決定を行う必要がある。また,歩行者のユニークな行動は道路を横断しながら予測する必要がある。レーダが正しい決定を行うことができない複数の理由があるが,障害物/オブジェクトシナリオの背後では,緊急Brake Assist(EBA)の特徴が,人間(運転者)よりも完全な決定をより良くするために,より洗練された。本論文は,研究者が歩行者の性質の背後にあるオープンポイントを可視化し,EBA特性を改善する可能な方法を支援するであろう。また,本論文は,自動車市場から適切なアルゴリズムとハードウェアを見つけるのを助けるであろう。本論文はまた,学術研究者と産業動向の間のギャップを埋める。Copyright The Author(s), under exclusive license to Springer Nature Singapore Pte Ltd. 2022 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 ,  *シミュレーション ,  *レーダ ,  ゲーム ,  *自動車 ,  運転者 ,  道路 ,  歩行者 ,  信号処理 ,  都市 ,  可視化 ,  ハードウェア ,  イメージセンサ
準シソーラス用語： 自動車運転 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (3件)： 機械学習(ML) ,  先進運転者支援システム(ADAS) ,  緊急ブレーキ補助(EBA)

分類 (2件)： 電装品  (QG03070C) ,  運転者  (TB01040V)

タイトルに関連する用語 (5件)： シミュレーション解析 ,  自動車レーダ ,  人間 ,  分類アルゴリズム ,  基礎