論文の概要: Driver Behavior Modelling at the Urban Intersection via Canonical Correlation Analysis

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2007.05751v1
• Date: Sat, 11 Jul 2020 11:34:22 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-11-11 13:45:00.356846
• Title: Driver Behavior Modelling at the Urban Intersection via Canonical Correlation Analysis
• Title（参考訳）: 正準相関解析による都市交差点における運転行動モデリング
• Authors: Zirui Li, Chao Lu, Cheng Gong, Cheng Gong, Jinghang Li, Lianzhen Wei
• Abstract要約: 交差点での運転行動の正確なモデル化は、インテリジェント交通システムにとって不可欠である。 特徴選択には正準相関値を用いる。 シミュレーションおよび自然主義駆動データを用いた2つの実験が検証のために設計されている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 10.065558914194593
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: The urban intersection is a typically dynamic and complex scenario for intelligent vehicles, which exists a variety of driving behaviors and traffic participants. Accurately modelling the driver behavior at the intersection is essential for intelligent transportation systems (ITS). Previous researches mainly focus on using attention mechanism to model the degree of correlation. In this research, a canonical correlation analysis (CCA)-based framework is proposed. The value of canonical correlation is used for feature selection. Gaussian mixture model and Gaussian process regression are applied for driver behavior modelling. Two experiments using simulated and naturalistic driving data are designed for verification. Experimental results are consistent with the driver's judgment. Comparative studies show that the proposed framework can obtain a better performance.
• Abstract（参考訳）: 都市交差点は、様々な運転行動や交通参加者が存在するインテリジェント車両の典型的な動的かつ複雑なシナリオである。 交差点での運転行動の正確なモデル化は、インテリジェント交通システム(ITS)にとって不可欠である。 先行研究は主に注意機構を用いて相関度をモデル化することに焦点を当てた。 本研究では,正準相関解析(cca)に基づく枠組みを提案する。 正準相関の値は特徴選択に使用される。 ガウス混合モデルとガウス過程回帰は運転行動モデルに適用される。 シミュレーションおよび自然主義駆動データを用いた2つの実験が検証のために設計されている。 実験結果は運転者の判断と一致している。 比較研究により,提案フレームワークはより良い性能が得られることが示された。

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