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ブレーキ時系列モデリングによるドライバの運転状況推定

机译:通过制动时间序列建模估算驾驶员的驾驶状态

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摘要

ドライバの運転状況推定はドライバアシストシステムにとって重要である.本論文では運転状況を推定するため方法として,ブレーキ時系列に機械学習を用いたの二つの方法を提案する.一つは時刻毎に混合ガウスモデルで信号のセットをモデル化する方法であり、そこでは各ガウス分布が一つの状況に対応している.もう一つの方法はブレーキの踏みはじめから踏み終わりまでの時系列を隠れマルコフモデルの一つに分類し,各モデルがそれぞれの状況を表す.これらの方法は自由走行によって収集した運転データにおいて一環してる.
机译:估计驾驶员的驾驶状态对于驾驶员辅助系统很重要。在本文中,我们提出了两种使用机器学习的制动时间序列估计行驶状况的方法。一种是使用每个时间段的混合高斯模型对一组信号进行建模,其中每个高斯分布都对应一个情况。另一种方法将从制动开始到结束的时间序列分类为隐藏的马尔可夫模型之一,每种模型都代表自己的情况。这些方法是通过免费驾驶收集的驾驶数据的一部分。

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