Driver Accelerator Prediction Using Real-World Environmental Parameters: Integrating a Brake Prediction Mechanism
実路走行環境パラメータを用いたブレーキ予測機構搭載型アクセル操作予測モデルの構築
- Delivery
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- Format
- Price
- Non-members (tax incl.)：￥1,100 Members (tax incl.)：￥880
- Publication code
- 20266144
- Paper/Info type
- Proceedings (Autumn)
No.121-26
- Pages
- 1-2(Total 2 p)
- Date of publication
- Oct 2026
- Publisher
- JSAE
- Language
- Japanese
- Event
- 2026 JSAE Annual Congress (Autumn)
Detailed Information
| Author(J) | 1) 室谷 立, 2) 細木 貴文, 3) 佐藤 進 |
|---|---|
| Author(E) | 1) Ryu Murotani, 2) Takafumi Hosogi, 3) Susumu Sato |
| Affiliation(J) | 1) 東京科学大学, 2) 東京科学大学, 3) 東京科学大学 |
| Affiliation(E) | 1) Institute of Science Tokyo, 2) Institute of Science Tokyo, 3) Institute of Science Tokyo |
| Abstract(J) | 自動車開発における車両シミュレーションへの適用を目的として，車間距離等の実路走行環境変数からドライバのアクセル操作を予測するモデルを機械学習（LSTM/Transformer）により構築した．モデルはブレーキを踏む確率を並列に予測する．結果をゲート機構で統合することで精度向上を達成し，特に停車前後で高い予測精度を示した． Translation |
| Abstract(E) | This research constructs a driver accelerator-prediction model from real-world environmental parameters (inter-vehicle distance, relative speed, road gradient, etc.) for vehicle simulations in the development phase. The model has two parallel prediction branches based on machine learning (LSTM/Transformer) : one predicts the accelerator pedal opening, and the other predicts the probability of braking. By integrating these outputs via a gating mechanism, the model improves overall accuracy, achieving particularly high prediction performance around vehicle stops. |
