自動車走行観測信号に含まれる個人性のモデル化(信号処理, 符号化とそれらを用いた知的マルチメディアシステム, 一般)
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概要
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速度, 車間距離, あるいはアクセル・ブレーキペダル操作信号といった走行観測信号を用いた運転行動のモデル化に関する研究が盛んに行われている.運転行動はドライバによって異なり, 認知科学や工学的な観点から, 様々なドライバモデルに関する研究が行われている.本研究では, ドライバの運転行動をソースフィルタモデルと仮定し, アクセルペダル踏力信号をケプストラム分析することによって, ドライバがペダルを踏み込む過程をフィルタ特性として抽出し, 混合正規分布(GMM)でモデル化した.ケプストラムに基づくドライバモデルの個人性の表現能力について評価するため, 個人識別実験において, 従来の走行観測信号を直接GMMでモデル化するドライバモデルと比較した.
- 社団法人電子情報通信学会の論文
- 2005-09-10
著者
-
武田 一哉
名古屋大学大学院情報科学研究科
-
伊藤 克亘
法政大学
-
宮島 千代美
名古屋大学
-
伊藤 克亘
法政大学大学院情報科学研究科
-
脇田 敏裕
名古屋大学大学院情報科学研究科
-
伊藤 克亘
名古屋大学大学院情報科学研究科
-
脇田 敏裕
(株)豊田中央研究所
-
伊藤 克亘
電総研
-
脇田 敏裕
豊田中央研究所
-
伊藤 克亘
電子技術総合研究所
-
小澤 晃史
名古屋大学大学院情報科学研究科
-
武田 一哉
名古屋大学
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