Fugu-MT 論文翻訳(概要): Driving Style Representation in Convolutional Recurrent Neural Network Model of Driver Identification

論文の概要: Driving Style Representation in Convolutional Recurrent Neural Network Model of Driver Identification

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2102.05843v1
Date: Thu, 11 Feb 2021 04:33:43 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2021-02-12 14:21:09.262532
Title: Driving Style Representation in Convolutional Recurrent Neural Network Model of Driver Identification
Title（参考訳）: ドライバー同定の畳み込みリカレントニューラルネットワークモデルにおける運転スタイル表現
Authors: Sobhan Moosavi, Pravar D. Mahajan, Srinivasan Parthasarathy, Colleen Saunders-Chukwu, and Rajiv Ramnath
Abstract要約: 運転スタイルのための高忠実度表現を構築するために,D-CRNNと呼ばれるディープ・ニューラル・ネットワークアーキテクチャを提案する。 CNNを用いて、軌道からの運転行動の意味的パターンをキャプチャする。次に、RNNを用いて駆動スタイルをエンコードするこれらのセマンティックパターン間の時間的依存関係を見つけ出す。
参考スコア（独自算出の注目度）: 8.007800530105191
License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
Abstract: Identifying driving styles is the task of analyzing the behavior of drivers in order to capture variations that will serve to discriminate different drivers from each other. This task has become a prerequisite for a variety of applications, including usage-based insurance, driver coaching, driver action prediction, and even in designing autonomous vehicles; because driving style encodes essential information needed by these applications. In this paper, we present a deep-neural-network architecture, we term D-CRNN, for building high-fidelity representations for driving style, that combine the power of convolutional neural networks (CNN) and recurrent neural networks (RNN). Using CNN, we capture semantic patterns of driver behavior from trajectories (such as a turn or a braking event). We then find temporal dependencies between these semantic patterns using RNN to encode driving style. We demonstrate the effectiveness of these techniques for driver identification by learning driving style through extensive experiments conducted on several large, real-world datasets, and comparing the results with the state-of-the-art deep-learning and non-deep-learning solutions. These experiments also demonstrate a useful example of bias removal, by presenting how we preprocess the input data by sampling dissimilar trajectories for each driver to prevent spatial memorization. Finally, this paper presents an analysis of the contribution of different attributes for driver identification; we find that engine RPM, Speed, and Acceleration are the best combination of features.
Abstract（参考訳）: 運転スタイルを識別することは、異なるドライバを区別するのに役立つバリエーションをキャプチャするために、ドライバの動作を分析するタスクです。この作業は、使用ベースの保険、ドライバーコーチング、ドライバーアクション予測、さらには自動運転車の設計など、さまざまなアプリケーションの前提条件となっています。運転スタイルは、これらのアプリケーションに必要な必須情報をエンコードするためです。本稿では,畳み込みニューラルネットワーク(CNN)とリカレントニューラルネットワーク(RNN)のパワーを組み合わせた,運転スタイルのための高忠実度表現を構築するためのディープニューラルネットワークアーキテクチャD-CRNNを提案する。 CNNを使用して、私たちは軌道(ターンやブレーキングイベントなど)からドライバーの行動の意味的なパターンをキャプチャします。次に、RNNを使用して運転スタイルをエンコードするセマンティックパターン間の時間依存性を見つけます。本研究では,実世界の大規模データセットで実施した広範囲な実験を通して,運転スタイル学習によるドライバ識別手法の有効性を実証し,最先端のディープラーニングと非ディープラーニングソリューションとの比較を行った。これらの実験は、各ドライバの異種軌跡をサンプリングして入力データの事前処理を行い、空間記憶を防止することで、バイアス除去の有用な例を示す。最後に, 運転者識別における異なる属性の寄与について分析し, エンジンrpm, 速度, 加速度が特徴の最良の組み合わせであることを確認した。

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