Analysis of Driver's Cognitive Characteristics for Speed Control Using Deep Learning
深層学習を用いた車両の速度制御に関するドライバの認知特性の解析
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- Publication code
- 20214148
- Paper/Info type
- JSAE Transaction
Vol.52 No.2
- Pages
- 355-362(Total 8 p)
- Date of publication
- Mar 2021
- Publisher
- JSAE
- Language
- Japanese
Detailed Information
| Category(J) | 研究論文 Translation |
|---|---|
| Category(E) | ResearchPaper |
| Author(J) | 1) 尾杉 竜正, 2) 岡藤 勇希, 3) 和田 隆広 |
| Author(E) | 1) Ryusei Osugi, 2) Yuki Okafuji, 3) Takahiro Wada |
| Affiliation(J) | 1) 立命館大学, 2) 立命館大学, 3) 立命館大学 |
| Abstract(J) | ドライバが何を認知して車両操作を行っているのか解明することは重要である。そこで、深層学習を用いてドライバの認知-操作モデルを再現し、速度制御に影響する認知領域を解析した。また、従来から示されている車両操作に必要な特徴が、本研究で得られる特性と一貫性を持つか検証することで、信頼性があることを示した。 Translation |
| Abstract(E) | It is important to elucidate what the drivers perceive to operate the vehicle in order to apply the driver characteristics to self-driving cars. Therefore, we proposed the driver's cognitive-operation model using deep learning. Then, we used the proposed model to analyze the cognitive areas of drivers that influence the speed control of the vehicle. We verified whether the results obtained in our study are consistent with the driver behavior that is proven by the prior studies. As a result, we showed the reliability of the proposed driver's cognitive-operation model that can extract the driver behavior. |
