レーンチェンジ操作時のドライバーのタイヤ官能評価を予測する機械学習モデルの開発
Development of a Machine Learning Model to Predict the Driver's Subjective Evaluation of Tire During Lane Change Operation
- 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
- 20244206
- 文献・情報種別
- シンポジウムテキスト
No.25-23
- 掲載ページ
- 15-22(Total 8 p)
- 発行年月
- 2024年 3月
- 出版社
- (公社)自動車技術会
- 言語
- 英語
- イベント
- JSAE 2023年度シンポジウム
書誌事項
| カテゴリ | PPT資料 |
|---|---|
| カテゴリ（英） | PPT slides 翻訳 |
| 著者 | 1) 濱谷 光吉, 2) 川眞 田智, 3) 本田 真哉, 4) 大野 和則, 5) 昆陽 雅司 |
| 著者（英） | 1) Mitsuyoshi Hamatani, 2) Satoru Kawamata, 3) Shinya Honda, 4) Kazunori Ohno, 5) Masashi Konyo |
| 勤務先 | 1) 株式会社ブリヂストン, 2) 株式会社ブリヂストン, 3) 株式会社ブリヂストン, 4) 東北大学, 5) 東北大学 |
| 勤務先（英） | 1) Bridgestone, 2) Bridgestone, 3) Bridgestone, 4) Tohoku university, 5) Tohoku university |
| 抄録 | タイヤ開発者にとって、主観評価結果の根拠を明確にすることが重要である。本研究では、ドライバーの知覚に関わる計測データを入力とし、主観的評価を出力とする機械学習モデルを構築した。さらに、モデルによる判定結果の根拠を明確化した。 |
| 抄録（英） | It is important for tire developers to clarify the judgment basis of subjective evaluation results. In this research, we constructed a machine learning model that uses sensing data related to the driver’s perception and operation as input and subjective evaluation as output. The model quantify which features are important at which timings. The approach used in this research can clarify which information is important at which timing, so it can be applied to various situations using time-series data. 翻訳 |
