論文の概要: An eco-driving approach for ride comfort improvement
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2501.17658v1
- Date: Wed, 29 Jan 2025 13:44:31 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-01-30 15:54:14.943892
- Title: An eco-driving approach for ride comfort improvement
- Title（参考訳）: 乗り心地向上のためのエコドライブアプローチ
- Authors: Óscar Mata-Carballeira, Inés del Campo, Estibalitz Asua,
- Abstract要約: 自動運転車の突破口は、乗り心地に関する懸念を招き、大気汚染の懸念は近年発生している。
本研究は、エコドライブの観点から、運転スタイルを考慮した個人の乗り心地特性を評価するための、自己組織化マップベースのソリューションを提案する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.7373617024876725
- License:
- Abstract: New challenges on transport systems are emerging due to the advances that the current paradigm is experiencing. The breakthrough of the autonomous car brings concerns about ride comfort, while the pollution concerns have arisen in recent years. In the model of automated automobiles, drivers are expected to become passengers, so, they will be more prone to suffer from ride discomfort or motion sickness. Conversely, the eco-driving implications should not be set aside because of the influence of pollution on climate and people's health. For that reason, a joint assessment of the aforementioned points would have a positive impact. Thus, this work presents a self-organised map-based solution to assess ride comfort features of individuals considering their driving style from the viewpoint of eco-driving. For this purpose, a previously acquired dataset from an instrumented car was used to classify drivers regarding the causes of their lack of ride comfort and eco-friendliness. Once drivers are classified regarding their driving style, natural-language-based recommendations are proposed to increase the engagement with the system. Hence, potential improvements of up to the 57.7% for ride comfort evaluation parameters, as well as up to the 47.1% in greenhouse-gasses emissions are expected to be reached.
- Abstract（参考訳）: 現在のパラダイムが経験している進歩のために、輸送システムに関する新たな課題が浮かび上がっています。
自動運転車の突破口は、乗り心地に関する懸念を招き、大気汚染の懸念は近年発生している。
自動運転車のモデルでは、ドライバーは乗客になることが期待されているため、乗り心地の悪さや運動障害に悩まされる傾向にある。
逆に、環境や人々の健康に対する汚染の影響から、エコドライブの影響はさておき、考慮すべきではない。
そのため、上記の点の合同評価は肯定的な影響を及ぼす。
そこで本研究では,エコドライブの観点から,運転スタイルを考慮した個人の乗り心地特性を評価するための,自己組織化マップベースのソリューションを提案する。
この目的のために、以前取得した計器車からのデータセットを使用して、乗り心地の欠如とエコフレンドリ性の欠如の原因をドライバーに分類した。
ドライバが運転スタイルについて分類されると、システムとのエンゲージメントを高めるために自然言語ベースのレコメンデーションが提案される。
したがって、乗り心地評価パラメータの57.7%までの改善や、温室効果ガス排出量の47.1%までの改善が期待されている。
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