学習ベース運転者モデルとモデル予測制御でのレーンキープ支援
Lane Keeping Assistance with Learning-Based Driver Model and Model Predictive Control
- 提供方法
- 本サイト上にてダウンロード・閲覧可
- 形態
- 価格
- 一般価格(税込)：￥1,100 会員価格(税込)：￥880
- 文献番号
- 20149326
- 文献・情報種別
- AVEC
No.ThC3-2
- 掲載ページ
- 1-8(Total 8 p)
- 発行年月
- 2014年 9月
- 出版社
- その他・不明
- 言語
- 英語
- イベント
- AVEC '14
書誌事項
| カテゴリ（英） | ThC3: Testing Method and Evaluation 翻訳 |
|---|---|
| 著者（英） | 1) Stéphanie Lefèvre, 2) Yiqi Gao, 3) Dizan Vasquez, 4) H. Eric Tseng, 5) Ruzena Bajcsy, 6) Francesco Borrelli |
| 勤務先（英） | 1) University of California, Berkeley/Inria, 2) University of California, Berkeley, 3) Inria, 4) Ford Research Laboratories, 5) University of California, Berkeley, 6) University of California, Berkeley |
| 抄録 | 学習ベースのドライバモデルを用いたアクティブレーンキープ支援システムを検討した．35分の高速道路運転の実際のデータから得られた結果で，隠れマルコフモデルとガウス混合回帰を組み合わせたドライバモデルによって，レーン逸脱を予測できることがことがわかった．レーン逸脱の予測があるときはコントローラが車両をレーンに保持する． |
| 抄録（英） | This paper proposes a novel active Lane Keeping Assistance Systems (LKAS) which relies on a learning-based driver model. The driver model detects unintentional lane departures earlier than existing LKAS, and as a result the correction needed to keep the vehicle in the lane is smaller. When the controller has control of the car, the driver model estimates what the driver would do to keep the car in the lane, and the controller tries to reproduce that behavior as much as possible so that the controlled motion feels comfortable for the driver. The driver model combines a Hidden Markov Model and Gaussian Mixture Regression. The controller is a Nonlinear Model Predictive Controller. The results obtained with real data show that our driver model can reliably predict lane departures. The controller is able to keep the car in the lane when there is a risk of lane departure, and does so less intrusively than existing LKAS. 翻訳 |
