2段階機械学習を用いた危険予測システムアーキテクチャ設計方法の提案と評価
A Design Methodology of Hazard Anticipation Systems Architecture using Two-Staged Machine Learning and its Evaluation
- 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
- 20216065
- 文献・情報種別
- 学術講演会予稿集（秋）
No.95-21
- 掲載ページ
- 1-6(Total 6 p)
- 発行年月
- 2021年 10月
- 出版社
- (公社)自動車技術会
- 言語
- 日本語
- イベント
- 2021年秋季大会 【オンライン】
書誌事項
| 著者 | 1) 加地 智也, 2) 飯盛 天翔, 3) 大鷹 弘史, 4) 青山 幹雄 |
|---|---|
| 著者（英） | 1) Tomoya Kachi, 2) Tensho Iimori, 3) Hirohumi Ohtaka, 4) Mikio Aoyama |
| 勤務先 | 1) 南山大学, 2) 南山大学, 3) 南山大学, 4) 南山大学 |
| 勤務先（英） | 1) Nanzan University, 2) Nanzan University, 3) Nanzan University, 4) Nanzan University |
| 抄録 | 近年，自動車にはADAS(Advanced Driver Assistance System)が搭載されています．しかし，現在のシステムは，危険を予測する能力が十分ではありません．本研究では，自車の直前だけでなく，自車の前方の危険も検知するソフトウェアアーキテクチャの設計方法を提案する．このアーキテクチャでは，車両に搭載されたセンサから得られる3次元点群データをもとに，2次元CNNで3次元物体を検出し，LSTMで危険を予測することで，危険を予測する．オープンセンサデータであるKITTIを用いたプロトタイプをもとに，本ソフトウェアアーキテクチャの有効性を評価しています． |
| 抄録（英） | In recent years, automobiles have been equipped with ADAS(Advanced Driver Assistance Systems). However, the current systems are not capable enough for predicting danger. We propose a method of designing a software architecture that detects danger not only ahead the vehicle but also that in front of the vehicle. The architecture detects 3D object detection by 2D CNN based on 3D point cloud data that can be obtained from sensors equipped in the vehicle, and then predicts danger by LSTM to predict the danger. The effectiveness of the software architecture is evaluated based on the prototype with open sensor data KITTI. 翻訳 |
