論文の概要: Self-awareness in intelligent vehicles: Feature based dynamic Bayesian
models for abnormality detection
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2010.15441v1
- Date: Thu, 29 Oct 2020 09:29:47 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-10-02 00:05:08.120057
- Title: Self-awareness in intelligent vehicles: Feature based dynamic Bayesian
models for abnormality detection
- Title（参考訳）: インテリジェント車における自己認識:異常検出のための特徴に基づく動的ベイズモデル
- Authors: Divya Thekke Kanapram, Pablo Marin-Plaza, Lucio Marcenaro, David
Martin, Arturo de la Escalera and Carlo Regazzoni
- Abstract要約: 本稿では,自律走行車における自己認識性向上のための新しい手法を提案する。
車両からの時系列データは、データ駆動型動的ベイズネットワーク(DBN)モデルの開発に使用される。
協調作業における共同異常検出が可能な初期レベル集団認識モデルを提案する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.251384905163326
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: The evolution of Intelligent Transportation Systems in recent times
necessitates the development of self-awareness in agents. Before the intensive
use of Machine Learning, the detection of abnormalities was manually programmed
by checking every variable and creating huge nested conditions that are very
difficult to track. This paper aims to introduce a novel method to develop
self-awareness in autonomous vehicles that mainly focuses on detecting abnormal
situations around the considered agents. Multi-sensory time-series data from
the vehicles are used to develop the data-driven Dynamic Bayesian Network (DBN)
models used for future state prediction and the detection of dynamic
abnormalities. Moreover, an initial level collective awareness model that can
perform joint anomaly detection in co-operative tasks is proposed. The GNG
algorithm learns the DBN models' discrete node variables; probabilistic
transition links connect the node variables. A Markov Jump Particle Filter
(MJPF) is applied to predict future states and detect when the vehicle is
potentially misbehaving using learned DBNs as filter parameters. In this paper,
datasets from real experiments of autonomous vehicles performing various tasks
used to learn and test a set of switching DBN models.
- Abstract（参考訳）: 近年のインテリジェント・トランスポーテーション・システムの発展は、エージェントの自己認識の発展を必要とする。
機械学習を集中的に使用する以前は、すべての変数をチェックして、追跡するのが非常に難しい巨大なネスト状態を生成することで、異常検出を手動でプログラムしていた。
本研究は, 自律走行車において, エージェントの周囲の異常な状況を検出することを目的とした, 自己認識の新たな手法を提案する。
車両からの複数センサ時系列データは、将来の状態予測や動的異常の検出に使用されるデータ駆動型動的ベイズネットワーク(dbn)モデルの開発に使用される。
さらに,共同作業における協調的異常検出が可能な初期レベル集団認識モデルを提案する。
GNGアルゴリズムはDBNモデルの離散ノード変数を学習し、確率的遷移リンクはノード変数を接続する。
マルコフジャンプ粒子フィルタ(MJPF)を用いて将来の状態を予測し、学習したDBNをフィルタパラメータとして使用して車両が誤動作している可能性を検知する。
本稿では,自律走行車両の実際の実験から得られたデータを用いて,スイッチングdbnモデルのセットを学習し,テストする。
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