自律運転のための視覚的評価【JST・京大機械翻訳】

Hou Yijie; Wang Chengshun; Wang Junhong; Xue Xiangyang; Zhang Xiaolong Luke; Zhu Jun; Wang Dongliang; Chen Siming

文献

J-GLOBAL ID：202202259051814140 整理番号：22A0397051

自律運転のための視覚的評価【JST・京大機械翻訳】

Visual Evaluation for Autonomous Driving

出版者サイト複写サービスで全文入手 {{ this.onShowCLink("http://jdream3.com/copy/?sid=JGLOBAL&noSystem=1&documentNoArray=22A0397051&COPY=1") }}
高度な検索・分析はJDreamⅢで {{ this.onShowJLink("http://jdream3.com/lp/jglobal/index.html?docNo=22A0397051&from=J-GLOBAL&jstjournalNo=W0715A") }}

著者 (8件)： , , , , , , ,
資料名：
巻： 28 号： 1 ページ： 1030-1039 発行年： 2022年
JST資料番号： W0715A ISSN： 1077-2626 CODEN： ITVGEA 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)

自律運転技術は,車両と外部環境の間の関係を理解し,環境の変化を予測し,次に車両の行動を計画し制御するために,最先端の人工知能アルゴリズムを使用する。そのような技術の複雑性は,自律運転システムの性能を評価し,それらを改善する方法を見つけるのに挑戦する。このような自律運転システムを評価する現在のアプローチは,システムの全体性能を示すために単一スコアを主に使用するが,ドメインエキスパートは,自律運転システムにおける個々の要素やアルゴリズムがスコアにいかに寄与するかを理解するのに困難がある。この問題に取り組むために,自律駆動アルゴリズムに関するドメインエキスパートと協調し,自律運転のための視覚評価法を提案した。提案手法では,知覚結果,計画経路,障害物の予測,様々な制御パラメータ,および快適性の評価を含む,自律運転の全プロセス中のすべてのコンポーネントで生成されたデータを考慮する。調整可能なパラメータを有する評価数学モデルを統合するための視覚解析ワークフローを開発し,個々の成分の詳細な測定レベルに対する全体性能のレベルからシステムの評価を支持し,評価スコアとそれらの寄与因子の両方を示した。実装した視覚分析システムは,始めに概観評価スコアを提供し,各期間におけるスコアの動的変化のアニメーションを示した。専門家は,異なる期間における特定の成分を相互作用的に探索し,関連する因子を同定することができる。提案手法では,ドメインエキスパートは自律駆動システムの性能について学習するだけでなく,各コンポーネントの問題のある部分を同定し,アクセスする。視覚評価システムは,自律運転シミュレーションシステムに適用でき,様々な評価ケースに使用できる。いくつかのシミュレーション事例と,関連するドメイン専門家からのフィードバックにおける著者らのシステムを使用する結果は,人々が自律運転システムへの詳細な洞察を深めることを助ける際に,著者らの方法の有用性と効率を確認する。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】

, , , , , , , , ,
, , , , , 【Automatic Indexing@JST】

図形・画像処理一般

, ,

前のページに戻る