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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2021.3
- 수록면
- 70 - 80 (11page)
- DOI
- 10.7315/CDE.2021.070
이용수
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A lot of research and development for the autonomous vehicle have been progressed recently, and it is about to be commercialized. In specific situations, however, the vehicle needs to be controlled by human and the driving mode must be switched from autonomous to manual. At the moment, it is difficult to have driving stability immediately because drivers were doing other tasks in the autonomous mode. For safety issue, driving stability after the take-over should be recovered quickly, and it is necessary to monitor driving stability in real time. In this study, we propose an algorithm for judging driving stability quantitatively using the data of drivers, vehicles, and the environment. We suggest one class classification approach based on convolutional auto encoder. And also, the numerical experiments are conducted to compare the results between the proposed algorithm and a rule-based algorithm, so we verify the effectiveness and rationality of the algorithm.
목차
ABSTRACT
1. 서론
2. One Class Classification
3. Convolutional Auto Encoder를 이용한 방법론 소개
4. 주행 안정 판단 알고리즘 실험
5. 결론
References
참고문헌 (17)
참고문헌 신청
SAE On-Road Automated Vehicle Standards Committee, 2014, Taxonomy and Definitions for Terms Related to On-road Motor Vehicle Automated Driving Systems, SAE Standard J., 3016, pp.1-16.
Roche, F., Somieski, A. and Brandenburg, S. 2018, Behavioral Changes to Repeated Takeovers in Highly Automated Driving: Effects of the Takeover-request Design and the Nondrivingrelated Task Modality, Human Factors, 0018720818814963.
Yoon, S.H., Kim, Y.W. and Ji, Y.G., 2019, The Effects of Takeover Request Modalities on Highly Automated Car Control Transitions, Accident Analysis & Prevention, 123, pp.150-158.
Wandtner, B., Schömig, N. and Schmidt, G., 2018, Effects of Non-driving Related Task Modalities on Takeover Performance in Highly Automated Driving, Human Factors, 60(6), pp.870-881.
Martinez, C.M., Heucke, M., Wang, F.Y., Gao, B. and Cao, D., 2017, Driving Style Recognition for Intelligent Vehicle Control and Advanced Driver Assistance: A Survey, IEEE Transactions on Intelligent Transportation Systems, 19(3), pp.666-676.
Roche, F., Somieski, A. and Brandenburg, S. 2018, Behavioral Changes to Repeated Takeovers in Highly Automated Driving: Effects of the Takeover-request Design and the Nondrivingrelated Task Modality, Human Factors, 0018720818814963.
Yoon, S.H., Kim, Y.W. and Ji, Y.G., 2019, The Effects of Takeover Request Modalities on Highly Automated Car Control Transitions, Accident Analysis & Prevention, 123, pp.150-158.
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