緊急危険回避に対応する重回帰式を用いた車両モデルの提案

カテゴリ: 研究会(論文単位)

論文No: ITS22018

グループ名: 【D】産業応用部門 ＩＴＳ研究会

発行日: 2022/09/13

タイトル(英語): Proposal of a vehicle model using a multiple regression equation for emergency danger avoidance

著者名: 谷口 竜司(広島市立大学),齊藤 充行(広島市立大学)

著者名(英語): Ryuji Taniguchi(Hiroshima City University ),Mitsuyuki Saito(Hiroshima City University )

キーワード: 自動運転|車両モデル|モデル化誤差|重回帰式|危険回避|ニューラルネットワーク|Autonomous Driving|Vehicle Model|Modelling Error|Multiple Regression Equation|Hazard Avoidance|Neural Network

要約(日本語): 本研究室ではこれまでに安全性と乗り心地を考慮に入れた自動運転の実現に向けて、上手いドライバの運転技術を幾何学二輪モデルと車両の非線形特性によるモデル化誤差をニューラルネットワーク(NN)を用いて推定することで実現している。しかし、予期しないような危険回避を行う動作は、NNでは実現が難しい。そこで、本発表では、緊急危険回避時の上手いドライバの運転を幾何学二輪モデルと重回帰式を使って実現できるか検証を行う。

要約(英語): We have so far realised autonomous driving with safety and ride comfort in mind by using a neural network (NN) to estimate the driving skill of a good driver using a geometric two-wheel model and modelling errors due to the non-linear characteristics of the vehicle. However, unexpected hazard avoidance behaviour is difficult to realise with NNs. Therefore, this presentation examines whether a good driver's operation during emergency hazard avoidance can be realised using a geometric two-wheel model and multiple regression equations.

本誌: 2022年9月16日ＩＴＳ研究会

本誌掲載ページ: 13-17 p

原稿種別: 日本語

PDFファイルサイズ: 626 Kバイト