論文の概要: EEG-based Drowsiness Estimation for Driving Safety using Deep Q-Learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2001.02399v2
• Date: Sat, 16 May 2020 12:37:46 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-01-13 10:01:41.567176
• Title: EEG-based Drowsiness Estimation for Driving Safety using Deep Q-Learning
• Title（参考訳）: 深部Q-Learningを用いた運転安全のための脳波に基づくDrowsinessの推定
• Authors: Yurui Ming, Dongrui Wu, Yu-Kai Wang, Yuhui Shi, Chin-Teng Lin
• Abstract要約: 本研究では、深部Q-ラーニングを用いて、模擬耐久運転テスト中に得られた脳波データセットを分析することを提案する。 運転テストにおける用語を強化学習フレームワークに適合させ,Q-ラーニングタスクの最適化として眠気推定問題を定式化する。 その結果、トレーニングされたモデルでは、脳波データに対して十分な方法で精神状態の変動を追跡できることがわかった。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 46.3327842128563
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Fatigue is the most vital factor of road fatalities and one manifestation of fatigue during driving is drowsiness. In this paper, we propose using deep Q-learning to analyze an electroencephalogram (EEG) dataset captured during a simulated endurance driving test. By measuring the correlation between drowsiness and driving performance, this experiment represents an important brain-computer interface (BCI) paradigm especially from an application perspective. We adapt the terminologies in the driving test to fit the reinforcement learning framework, thus formulate the drowsiness estimation problem as an optimization of a Q-learning task. By referring to the latest deep Q-Learning technologies and attending to the characteristics of EEG data, we tailor a deep Q-network for action proposition that can indirectly estimate drowsiness. Our results show that the trained model can trace the variations of mind state in a satisfactory way against the testing EEG data, which demonstrates the feasibility and practicability of this new computation paradigm. We also show that our method outperforms the supervised learning counterpart and is superior for real applications. To the best of our knowledge, we are the first to introduce the deep reinforcement learning method to this BCI scenario, and our method can be potentially generalized to other BCI cases.
• Abstract（参考訳）: 疲労は道路死の最も重要な要因であり、運転中の疲労の症状は眠気である。 本稿では、深部Q-learningを用いて、模擬耐久運転テスト中に得られた脳波データセットを分析することを提案する。 この実験は、眠気と運転性能の相関を計測することにより、特にアプリケーションの観点から重要な脳-コンピュータインターフェース(BCI)パラダイムを示す。 強化学習フレームワークに適合するように運転試験の用語を適応させ,q学習タスクの最適化として眠気推定問題を定式化する。 最新のQ-Learning技術を参照し、脳波データの特徴に言及することにより、間接的に眠気を推定できる行動提案のための深いQ-ネットワークをカスタマイズする。 その結果、訓練されたモデルは脳波検査データに対して、心の状態の変動を十分に追跡することができ、この新たな計算パラダイムの実現可能性と実用性が示された。 また,本手法は教師あり学習法よりも優れ,実際の応用に優れていることを示す。 我々の知る限りでは、このbciシナリオに深層強化学習法を導入するのは初めてであり、この手法は他のbciケースに一般化できる可能性がある。

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