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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
이상형 (SL Corporation) 이상헌 (국민대학교)
저널정보
(사)한국CDE학회 한국CDE학회 논문집 한국CDE학회 논문집 제25권 제1호
발행연도
2020.3
수록면
24 - 35 (12page)
DOI
10.7315/CDE.2020.024

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이 논문의 연구 히스토리 (4)

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In this paper, we tried to search for the best machine learning algorithm and feature set for inferring the driver"s lane change intent of the ego vehicle and surrounding vehicles. To this end, first, we collected experimental data for driver and vehicle behaviors using eye and head tracking devices and a driving simulator. Next, we developed several inference models based on typical machine learning algorithms and compared their performance to select the best one, which was a Random Forest model. Third, we searched for the best set of features using the wrapper method and best-fit search algorithm. Finally, we found the best machine learning algorithm, which was the Random Forest, and its associated feature set, which was ten and nine features out of thirteen and eleven features for the ego and surrounding vehicles, respectively.

목차

ABSTRACT
1. 서론
2. 차선 변경 실험
3. 실험 결과 및 데이터 분석
4. 기계 학습 알고리즘의 적용
5. 결론
References

참고문헌 (22)

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