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公开(公告)号:CN101389521B
公开(公告)日:2011-10-05
申请号:CN200680049978.0
申请日:2006-12-27
Applicant: 国立大学法人名古屋大学 , 爱考斯研究株式会社
CPC classification number: B60W40/09 , B60W2050/0029 , B60W2520/10 , B60W2520/105 , B60W2540/10 , B60W2540/12 , B60W2540/18 , B60W2550/308
Abstract: 本发明的目的在于作为正常状态下的驾驶状态的评价基准制作更高精度的驾驶者模型,推定驾驶行动。在驾驶者的驾驶中收集驾驶状态的数据(加速器、制动器、转向操作量、车速、车间距离、加速度等自车辆信息),提取该驾驶状态数据中的驾驶者以平常状态驾驶的部分,自动制作正常时的驾驶者模型。还有,通过在驾驶者模型中使用GMM(高斯混合模型),能够简便地生成各驾驶者每一人的驾驶者模型,进而,利用最大化带有条件的概率的计算,容易地推定并输出驾驶操作行动。
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公开(公告)号:CN101389521A
公开(公告)日:2009-03-18
申请号:CN200680049978.0
申请日:2006-12-27
Applicant: 国立大学法人名古屋大学 , 爱考斯研究株式会社
CPC classification number: B60W40/09 , B60W2050/0029 , B60W2520/10 , B60W2520/105 , B60W2540/10 , B60W2540/12 , B60W2540/18 , B60W2550/308
Abstract: 本发明的目的在于作为正常状态下的驾驶状态的评价基准制作更高精度的驾驶者模型,推定驾驶行动。在驾驶者的驾驶中收集驾驶状态的数据(加速器、制动器、转向操作量、车速、车间距离、加速度等自车辆信息),提取该驾驶状态数据中的驾驶者以平常状态驾驶的部分,自动制作正常时的驾驶者模型。还有,通过在驾驶者模型中使用GMM(高斯混合模型),能够简便地生成各驾驶者每一人的驾驶者模型,进而,利用最大化带有条件的概率的计算,容易地推定并输出驾驶操作行动。
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