論文の概要: Automatic Identification of Driving Maneuver Patterns using a Robust Hidden Semi-Markov Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2311.07527v1
• Date: Mon, 13 Nov 2023 18:13:55 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-11-14 13:09:12.546673
• Title: Automatic Identification of Driving Maneuver Patterns using a Robust Hidden Semi-Markov Models
• Title（参考訳）: ロバスト隠れセミマルコフモデルを用いた運転用マニキュアパターンの自動同定
• Authors: Matthew Aguirre, Wenbo Sun, Jionghua (Judy) Jin, Yang Chen
• Abstract要約: 冗長状態の削減とモデル推定の整合性向上を目的として,新しいロバストHDP-HSMM(rHDP-HSMM)法を提案する。 実測データを用いたシミュレーションとケーススタディを併用し, 提案したrHDP-HSMMの有効性を実証する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 14.418658265828586
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: There is an increase in interest to model driving maneuver patterns via the automatic unsupervised clustering of naturalistic sequential kinematic driving data. The patterns learned are often used in transportation research areas such as eco-driving, road safety, and intelligent vehicles. One such model capable of modeling these patterns is the Hierarchical Dirichlet Process Hidden Semi-Markov Model (HDP-HSMM), as it is often used to estimate data segmentation, state duration, and transition probabilities. While this model is a powerful tool for automatically clustering observed sequential data, the existing HDP-HSMM estimation suffers from an inherent tendency to overestimate the number of states. This can result in poor estimation, which can potentially impact impact transportation research through incorrect inference of driving patterns. In this paper, a new robust HDP-HSMM (rHDP-HSMM) method is proposed to reduce the number of redundant states and improve the consistency of the model's estimation. Both a simulation study and a case study using naturalistic driving data are presented to demonstrate the effectiveness of the proposed rHDP-HSMM in identifying and inference of driving maneuver patterns.
• Abstract（参考訳）: 自然主義的連続運動データの自動クラスタリングによる運転操作パターンのモデル化への関心が高まっている。 学んだパターンは、エコ運転、道路安全、インテリジェントな車両といった輸送研究の分野でよく使われる。 このようなパターンをモデル化できるモデルの一つに階層的ディリクレプロセス隠れ半マルコフモデル(HDP-HSMM)がある。 このモデルは、観測された逐次データを自動的にクラスタリングする強力なツールであるが、既存のHDP-HSMM推定は、状態数を過大評価する固有の傾向に悩まされている。 これは運転パターンの誤った推論を通じて交通研究に影響を与える可能性がある。 本稿では,冗長状態の数を減らし,モデル推定の一貫性を向上させるため,新しいロバストなhdp-hsmm(rhdp-hsmm)法を提案する。 本研究は, 運転動作パターンの同定と推定におけるrHDP-HSMMの有効性を示すために, 自然性駆動データを用いたシミュレーション研究とケーススタディを行った。

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