自動車の運動性能向上技術 (Vehicle Dynamics and Control)
自然なﾄﾞﾗｲﾋﾞﾝｸﾞにおける（状態遷移モデルに基づく）ドライバ運転行動モデルの構築
Modeling of Ordinary Driving Behaviour based on State Transition Model
歩行者や自転車などに対する事故の防止を目的とした予防安全装置は，カメラやレーダーなどの“センサーフュージョン”による環境認知や状況危機評価アルゴリズムにしたがっています．
しかし実社会での普段の運転時の行動の観察やそのデータの収集は困難であるのが現状です．我々はデータ収集の手段として，常時記録可能なドライブレコーダを開発してきており，
得られたデータをデータマイニングアルゴリズムを用いて処理し，先行車に対する追従運転行動，ブレーキングや走行などの様々な状況下の典型的なドライバの運転行動モデルの構築を行っています．
このモデル化は異なる状況下における規範的行動をあらわすことにも有用であると考えらます．
RESEARCH ABSTRACT
The active safety devices that prevent accidents related to vulnerable road users such as pedestrians and cyclists rely on environment perception and situation risk assessment algorithms supported by the ‘sensor fusion’ of cameras and radars.
A challenging aspect of research in this area is the study of naturalistic driving behaviour based on the observation and storage of real world driving behaviour data.
As a tool for the data collection process we have developed a continuously sensing drive recorder. The recorded data are processed using data mining algorithms to construct a profile of typical driver action in various situations, e.g., car-following, braking and cruising.
This data‐driven modeling method is also used to describe normative behavior in different situations.
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