論文の概要: Markov Switching Model for Driver Behavior Prediction: Use cases on Smartphones

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2108.12801v1
• Date: Sun, 29 Aug 2021 09:54:05 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-09-01 04:26:45.438422
• Title: Markov Switching Model for Driver Behavior Prediction: Use cases on Smartphones
• Title（参考訳）: 運転行動予測のためのマルコフ切替モデル:スマートフォンのユースケース
• Authors: Ahmed B. Zaky, Mohamed A. Khamis, Walid Gomaa
• Abstract要約: スマートフォンを用いた低コストデータ収集ソリューションによって検証された運転行動切替モデルを提案する。 提案モデルでは,短時間の運転行動を予測するために,実データを用いて検証を行う。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.576379639081977
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Several intelligent transportation systems focus on studying the various driver behaviors for numerous objectives. This includes the ability to analyze driver actions, sensitivity, distraction, and response time. As the data collection is one of the major concerns for learning and validating different driving situations, we present a driver behavior switching model validated by a low-cost data collection solution using smartphones. The proposed model is validated using a real dataset to predict the driver behavior in short duration periods. A literature survey on motion detection (specifically driving behavior detection using smartphones) is presented. Multiple Markov Switching Variable Auto-Regression (MSVAR) models are implemented to achieve a sophisticated fitting with the collected driver behavior data. This yields more accurate predictions not only for driver behavior but also for the entire driving situation. The performance of the presented models together with a suitable model selection criteria is also presented. The proposed driver behavior prediction framework can potentially be used in accident prediction and driver safety systems.
• Abstract（参考訳）: いくつかのインテリジェント交通システムは、様々なドライバーの行動を研究することに焦点を当てている。 これにはドライバーの行動、感度、気晴らし、応答時間を分析する機能が含まれている。 データ収集は異なる運転状況の学習と検証における主要な関心事の一つであり,スマートフォンを用いた低コストデータ収集ソリューションによって検証された運転行動切替モデルを提案する。 提案モデルでは,短時間の運転行動を予測するために,実データを用いて検証を行う。 運動検出(特にスマートフォンを用いた行動検出)に関する文献調査を行った。 複数のマルコフスイッチング可変オートリグレッション(msvar)モデルを実装し、収集した運転行動データに高度な適合を実現する。 これにより、ドライバーの振る舞いだけでなく、運転状況全体の正確な予測が可能になる。 また,提案モデルの性能と適切なモデル選択基準についても述べる。 提案した運転行動予測フレームワークは事故予知や運転安全システムに使用することができる。

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