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アイテム
確率的手法を用いた車線変更軌跡のモデル化
https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/67571
https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/67571286bc55a-11f7-4fce-a01c-b6ee514f280e
| 名前 / ファイル | ライセンス | アクション |
|---|---|---|
IPSJ-JNL5101013.pdf (1.2 MB)
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Copyright (c) 2010 by the Information Processing Society of Japan
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| オープンアクセス | ||
| Item type | Journal(1) | |||||||
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 公開日 | 2010-01-15 | |||||||
| タイトル | ||||||||
| タイトル | 確率的手法を用いた車線変更軌跡のモデル化 | |||||||
| タイトル | ||||||||
| 言語 | en | |||||||
| タイトル | A Stochastic Approach for Modeling Lane-change Trajectories | |||||||
| 言語 | ||||||||
| 言語 | jpn | |||||||
| キーワード | ||||||||
| 主題Scheme | Other | |||||||
| 主題 | 特集：安全・安心な社会を支える高度交通システムとモバイル通信 | |||||||
| 資源タイプ | ||||||||
| 資源タイプ識別子 | http://purl.org/coar/resource_type/c_6501 | |||||||
| 資源タイプ | journal article | |||||||
| 著者所属 | ||||||||
| 名古屋大学 | ||||||||
| 著者所属 | ||||||||
| 名古屋大学 | ||||||||
| 著者所属 | ||||||||
| 名古屋大学 | ||||||||
| 著者所属 | ||||||||
| 名古屋大学 | ||||||||
| 著者所属(英) | ||||||||
| en | ||||||||
| Nagoya University | ||||||||
| 著者所属(英) | ||||||||
| en | ||||||||
| Nagoya University | ||||||||
| 著者所属(英) | ||||||||
| en | ||||||||
| Nagoya University | ||||||||
| 著者所属(英) | ||||||||
| en | ||||||||
| Nagoya University | ||||||||
| 著者名 |
西脇, 由博
宮島, 千代美
北岡, 教英
武田, 一哉
× 西脇, 由博 宮島, 千代美 北岡, 教英 武田, 一哉
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| 著者名(英) |
Yoshihiro, Nishiwaki
Chiyomi, Miyajima
Norihide, Kitaoka
Kazuya, Takeda
× Yoshihiro, Nishiwaki Chiyomi, Miyajima Norihide, Kitaoka Kazuya, Takeda
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| 論文抄録 | ||||||||
| 内容記述タイプ | Other | |||||||
| 内容記述 | 個々のドライバの運転傾向とそのゆらぎを表現する，統計的信号処理に立脚する運転行動モデルを提案し，車線変更時の車両軌跡のモデル化に適用した．提案法では，ドライバはあらかじめ様々な車両軌跡を想定し，それらの中から最も好ましい軌跡を交通環境に応じて選択すると仮定し，2つの処理により運転軌跡を生成する．第1の処理では，車両位置とその時間変化の時系列をモデル化する隠れマルコフモデルにより，ドライバの運転傾向が表現され，第2の処理では周辺車両に対する車間距離分布により，ドライバの車両間隔特性が表現される．隠れマルコフモデルから高い確率で生成される車両軌跡の仮説群を生成し，それらの中からドライバの車両間隔特性を最も高い確率で満たす軌跡を選択することで，与えられた初期条件，周辺車両配置に対して，ドライバの特性に応じた車両軌跡が予測される．評価実験の結果，20秒程度にわたって行われる車線変更の軌跡を，17.6mの二乗平均平方根誤差で予測することが可能であること，ドライバごとの特性を適切に表現する軌跡が生成されていることが確認され，提案法の有効性が明らかになった． | |||||||
| 論文抄録(英) | ||||||||
| 内容記述タイプ | Other | |||||||
| 内容記述 | A signal processing approach for modeling vehicle trajectories during lanechange maneuvers is discussed. Since individual driving habits are not deterministic processes, we model vehicle trajectories using a stochastic method. The proposed model consists of two parts: a dynamic system represented by a hidden Markov model and a cognitive distance space derived from a range distance distribution for surrounding vehicles. The first part models the local dynamics of vehicular movements and generates a set of probable trajectories. The second part selects an optimal trajectory by stochastically evaluating the distances from surrounding vehicles. Experimental evaluation shows that the model can predict the vehicle trajectory at given traffic conditions with a 17.6m prediction error for two different drivers. | |||||||
| 書誌レコードID | ||||||||
| 収録物識別子タイプ | NCID | |||||||
| 収録物識別子 | AN00116647 | |||||||
| 書誌情報 |
情報処理学会論文誌 巻 51, 号 1, p. 131-140, 発行日 2010-01-15 |
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| ISSN | ||||||||
| 収録物識別子タイプ | ISSN | |||||||
| 収録物識別子 | 1882-7764 | |||||||
