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  1. 学術雑誌論文
  2. 5 技術(工学)

Modeling and Prediction of Driving Behaviors Using a Nonparametric Bayesian Method with AR Models

http://hdl.handle.net/10228/00007730
http://hdl.handle.net/10228/00007730
9b875c99-5aaf-4f86-a0cf-469560613cec
名前 / ファイル ライセンス アクション
10297719.pdf 10297719.pdf (3.8 MB)
アイテムタイプ 学術雑誌論文 = Journal Article(1)
公開日 2020-05-11
資源タイプ
資源タイプ識別子 http://purl.org/coar/resource_type/c_6501
資源タイプ journal article
タイトル
タイトル Modeling and Prediction of Driving Behaviors Using a Nonparametric Bayesian Method with AR Models
言語 en
言語
言語 eng
著者 Hamada, Ryunosuke

× Hamada, Ryunosuke

WEKO 27625

en Hamada, Ryunosuke

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Kubo, Takatomi

× Kubo, Takatomi

WEKO 27626

en Kubo, Takatomi

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Ikeda, Kazushi

× Ikeda, Kazushi

WEKO 27627

en Ikeda, Kazushi

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Zhang, Zujie

× Zhang, Zujie

WEKO 27628

en Zhang, Zujie

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柴田, 智広

× 柴田, 智広

WEKO 27592
e-Rad_Researcher 40359873
Scopus著者ID 35460767600
ORCiD 0000-0002-8766-4250
九工大研究者情報 100000703

en Shibata, Tomohiro

ja 柴田, 智広

ja-Kana シバタ, トモヒロ


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Bando, Takashi

× Bando, Takashi

WEKO 27630

en Bando, Takashi

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Hitomi, Kentarou

× Hitomi, Kentarou

WEKO 27631

en Hitomi, Kentarou

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Egawa, Masumi

× Egawa, Masumi

WEKO 27632

en Egawa, Masumi

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抄録
内容記述タイプ Abstract
内容記述 To develop a new generation advanced driver assistance system that avoids a dangerous condition in advance, we need to predict driving behaviors. Since a nonparametric Bayesian method with a two-level structure successfully predicted the symbolized behaviors only, we applied a nonparametric Bayesian method with linear dynamical systems to predicting the driving behavior. The method called the beta process autoregressive hidden Markov model (BP-AR-HMM) segments driving behaviors into states each of which corresponds to an AR model and it predicts future behaviors using the estimated future state sequence and the dynamical systems therein. Here, the segmentation as well as the parameters of the dynamical systems are determined using given training data in an unsupervised way. We carried out experiments with real driving data and found that the BP-AR-HMM predicted driving behaviors better than other methods.
書誌情報 IEEE Transactions on Intelligent Vehicles

巻 1, 号 2, p. 131-138, 発行日 2016-06-30
出版社
出版者 IEEE
DOI
関連タイプ isVersionOf
識別子タイプ DOI
関連識別子 https://doi.org/10.1109/TIV.2016.2586307
ISSN
収録物識別子タイプ EISSN
収録物識別子 2379-8904
ISSN
収録物識別子タイプ PISSN
収録物識別子 2379-8858
著作権関連情報
権利情報 Copyright (c) 2016 IEEE. Personal use of this material is permitted. Permission from IEEE must be obtained for all other uses, in any current or future media, including reprinting/republishing this material for advertising or promotional purposes, creating new collective works, for resale or redistribution to servers or lists, or reuse of any copyrighted component of this work in other works.
キーワード
主題Scheme Other
主題 Bayesian nonparametrics
キーワード
主題Scheme Other
主題 driving behavior modeling
キーワード
主題Scheme Other
主題 autoregressive hidden Markov model
出版タイプ
出版タイプ AM
出版タイプResource http://purl.org/coar/version/c_ab4af688f83e57aa
査読の有無
値 yes
研究者情報
URL https://hyokadb02.jimu.kyutech.ac.jp/html/100000703_ja.html
論文ID(連携)
値 10297719
連携ID
値 8236
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Ver.1 2023-05-15 13:57:59.296844
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