2024-03-29T09:15:29Zhttps://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/ej/?action=repository_oaipmhoai:ipsj.ixsq.nii.ac.jp:001919232023-11-14T00:51:14Z06164:06165:07006:09576
MDL原理を用いた車両挙動データからの特徴抽出手法の提案 jpnhttp://id.nii.ac.jp/1001/00191834/Conference Paperhttps://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/ej/?action=repository_action_common_download&item_id=191923&item_no=1&attribute_id=1&file_no=1Copyright (c) 2018 by the Information Processing Society of Japan公立はこだて未来大学システム情報科学研究科公立はこだて未来大学システム情報科学部横山, 達也白石, 陽ドライバは道路上の交通状況によって快適な運転を妨げられることがある.例えば右折待ちをしている車列が走行経路上に存在する場合,その車列に接近する車両は非効率な減速や車線変更を強いられることがある.このような状況を回避するには,事前にドライバが走行予定経路上の交通状況 (車群の挙動) を把握する必要があると考える.そこで本稿では,こうした交通状況を形成する車群の挙動を把握するための各車両の挙動推定に向けた特徴抽出手法を提案する.本研究では,車両挙動を,ドライバの運転行動の時系列から構成されるものと考える.例えば右折の車両挙動は,車道の右側へ車を寄せ,減速し,ハンドルを右へ切るという一連の運転行動の時系列の結果として成り立つと考えられる.運転行動の時系列性から車両挙動を推定することは,車群の挙動の把握に有用であると考える.本研究では,車載スマートフォンで収集したセンサデータに SAX (Symbolic Aggregate Approximastion) を適用することで,時系列センサデータを文字列へ変換する.そして,自然言語処理技術である N-gram により,車両挙動を表す文字列から車両挙動の特徴を表す運転行動を部分文字列として抽出する.本稿では,MDL (Minimum Description Length) 原理に基づいて,部分文字列の 「時間長」 と 「出現頻度」 に着目した特徴抽出手法の検討を行う.評価実験として,車載スマートフォンで収集した車両挙動に関するセンサデータに提案手法を適用することで,車両挙動の特徴を表す部分文字列の抽出を行った.その結果,「右折」,「右寄せ」,「減速」 といった運転行動に該当する部分文字列が,特徴的な部分文字列として抽出することができた.第26回マルチメディア通信と分散処理ワークショップ論文集971072018-10-312018-10-29