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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2020.3
- 수록면
- 24 - 35 (12page)
- DOI
- 10.7315/CDE.2020.024
이용수
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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)
참고문헌 신청
McCall, J.C., Wipf, D.P., Trivedi, M.M. and Rao, B.D., 2007, Lane Change Intent Analysis Using Robust Operators and Sparse Bayesian Learning, IEEE Transactions on Intelligent Transportation Systems, 8(3), pp.431-440.
Polling, D., Mulder, M., van Paassen, M.M. and Chu, Q.P., 2005, Inferring the Driver's Lane Change Intention Using Context-based Dynamic Bayesian Networks. In Proceedings 2005 IEEE International Conference on Systems, Man and Cybernetics, Waikoloa, Hawaii, USA, October 10-12, Vol. 1, pp.853-858.
Salvucci, D.D. and Liu, A., 2002, The Time Course of a Lane Change: Driver Control and Eye-movement Behavior. Transportation Research Part F: Traffic Psychology and Behaviour, 5(2), pp.123-132.
Salvucci, D.D., Mandalia, H.M., Kuge, N. and Yamamura, T., 2007, Lane-change Detection Using a Computational Driver Model, Human Factors, 49(3), pp.532-542.
Mandalia, H.M. and Salvucci, M.D.D., 2005, Using Support Vector Machines for Lane-change Detection. In Proceedings of the Human Factors and Ergonomics Society Annual Meeting, Orlando, Florida, USA, September 26-30, Vol. 49, No. 22, pp.1965-1969.
Polling, D., Mulder, M., van Paassen, M.M. and Chu, Q.P., 2005, Inferring the Driver's Lane Change Intention Using Context-based Dynamic Bayesian Networks. In Proceedings 2005 IEEE International Conference on Systems, Man and Cybernetics, Waikoloa, Hawaii, USA, October 10-12, Vol. 1, pp.853-858.
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Salvucci, D.D., Mandalia, H.M., Kuge, N. and Yamamura, T., 2007, Lane-change Detection Using a Computational Driver Model, Human Factors, 49(3), pp.532-542.
Mandalia, H.M. and Salvucci, M.D.D., 2005, Using Support Vector Machines for Lane-change Detection. In Proceedings of the Human Factors and Ergonomics Society Annual Meeting, Orlando, Florida, USA, September 26-30, Vol. 49, No. 22, pp.1965-1969.
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