自己回帰移動平均モデル係数から評価知識を生成した運転性評価ファジィモデル
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概要
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自動車運転時, ドライバーが抱く運転のしやすさ(運転性)に関しての官能評価を予測し, その結果が良好になるように車両の制御特性を変化させる知能的な自動車を目指している.この研究の基礎検討として, 先行車を一定の車間距離で追従する時のドライバーの操作特性から追従のしやすさに関する官能評価を導く運転性評価ファジィモデルを作成した.追従車両のウインドシールド上にマークを付け, マーク内に先行車の車影が映るように走行し, 視覚的に一定車間距離を維持する.この時の車間距離誤差とアクセル操作量の関係を自己回帰移動平均 (ARMA) モデルで記述した.さらに, ドライバー操作特性のゆらぎを考慮し, 所定区間毎に同定された複数の ARMA モデルの係数の集合をドライバーの操作特性から前車追従性に関する官能評価を推定するための評価知識と考え, 各次数毎の係数分布から運転性評価知識をタイプ-2ファジィ集合のメンバーシップ関数を用いて生成した.本提案した手法により未知の車両特性におけるドライバーの追従性に関する官能評価結果をドライバー操作データから推定し, 実際のドライバーの判断とよく一致した良好な推定結果を得た.
- 日本知能情報ファジィ学会の論文
- 1993-04-15
著者
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