運転行動予測に向けた運転操作時系列データへのノンパラメトリックベイズ法の適用(ネットワークプロセッサ,通信のための信号処理,無線LAN/PAN,一般)
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概要
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次世代運転支援システムの開発において,運転挙動の予測は重要な問題である.多様な運転状況に対処するため,複数時系列の間の共通点・相違点を考慮しつつ複数時系列をモデル化する必要がある.本論文では,ベーダ過程を事前分布として用いて複数時系列間の共通・相違なる特徴を考慮しながらモデル化することのできるベーダ過程自己回帰隠れマルコフモデル(BP-AR-HMM)を利用する.我々は実際に計測した運転操作データにBP-AR-HMMを適用することで運転挙動を表現するベクトル自己回帰過程のパラメータを推定し,推定したパラメータにより未知のテストデータの運転挙動を予測可能か検証する.またBP-AR-HMMの予測性能を,HMMを用いたときの予測性能と比較する.結果として,BP-AR-HMMを用いた運転操作の時間的変遷の予測が可能であり,実環境における運転挙動の予測が可能であることが示唆された.
- 一般社団法人電子情報通信学会の論文
- 2013-03-07
著者
-
柴田 智広
奈良先端科学技術大学院大学 情報科学研究科
-
池田 和司
奈良先端科学技術大学院大学
-
坂東 誉司
株式会社デンソー
-
池田 和司
金沢大学工学部電気・情報工学科
-
柴田 智広
奈良先端科学技術大学院大学 情報科学研究科 情報生命科学専攻
-
柴田 智広
奈良先端科学技術大学院大学
-
演田 龍之介
奈良先端科学技術大学院大学
-
久保 孝富
奈良先端科学技術大学院大学
-
張 祖杰
奈良先端科学技術大学院大学
-
江川 万寿三
株式会社デンソー
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