論文の概要: Experimental Assessment of a Forward-Collision Warning System Fusing Deep Learning and Decentralized Radio Sensing

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2309.08737v1
• Date: Fri, 15 Sep 2023 19:55:10 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-09-19 19:44:43.606012
• Title: Experimental Assessment of a Forward-Collision Warning System Fusing Deep Learning and Decentralized Radio Sensing
• Title（参考訳）: 深層学習と分散型無線センシングを用いた前方衝突警報システムの実験評価
• Authors: Jorge D. Cardenas, Omar Contreras-Ponce, Carlos A. Gutierrez, Ruth Aguilar-Ponce, Francisco R. Castillo-Soria, Cesar A. Azurdia-Meza
• Abstract要約: 本稿では、分散無線センシング(RS)に基づく自動前方衝突警報システムを提案する。 この枠組みでは、受信モードの車両は、第2の車両によって送信される連続波形(CW)をプローブ信号として使用し、対向する車両を検出する。 CWプローブ信号に印加されたドップラー信号の特徴を高速に接近する車両によって解析する深層学習(DL)モジュールにより、対向車両の検出を行う。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: This paper presents the idea of an automatic forward-collision warning system based on a decentralized radio sensing (RS) approach. In this framework, a vehicle in receiving mode employs a continuous waveform (CW) transmitted by a second vehicle as a probe signal to detect oncoming vehicles and warn the driver of a potential forward collision. Such a CW can easily be incorporated as a pilot signal within the data frame of current multicarrier vehicular communication systems. Detection of oncoming vehicles is performed by a deep learning (DL) module that analyzes the features of the Doppler signature imprinted on the CW probe signal by a rapidly approaching vehicle. This decentralized CW RS approach was assessed experimentally using data collected by a series of field trials conducted in a two-lanes high-speed highway. Detection performance was evaluated for two different DL models: a long short-term memory network and a convolutional neural network. The obtained results demonstrate the feasibility of the envisioned forward-collision warning system based on the fusion of DL and decentralized CW RS.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,分散型無線センシング(rs)方式に基づく自動前方衝突警報システムについて述べる。 この枠組みにおいて、受信モードの車両は、第2の車両が送信する連続波形(cw)をプローブ信号として、対向する車両を検出し、ドライバーに潜在的な前方衝突を警告する。 このようなCWは、現在のマルチキャリア車体通信システムのデータフレームにパイロット信号として容易に組み込むことができる。 CWプローブ信号に印加されたドップラー信号の特徴を高速に接近する車両によって解析する深層学習(DL)モジュールにより、対向車両の検出を行う。 この分散化CW RSアプローチは、2車線高速道路における一連のフィールド試験によって収集されたデータを用いて実験的に評価された。 長期記憶ネットワークと畳み込みニューラルネットワークの2つの異なるDLモデルに対して,検出性能を評価した。 その結果,DLと分散CW RSの融合に基づく前方衝突警報システムの実現可能性を示した。

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