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논문 기본 정보

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학술대회자료
저자정보
Jin Ho Yang (Hanyang University) Chung Choo Chung (Hanyang University)
저널정보
제어로봇시스템학회 제어로봇시스템학회 국제학술대회 논문집 ICCAS 2023
발행연도
2023.10
수록면
1,119 - 1,126 (8page)

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This study proposes a novel and high-precision decision-making methodology of an Action-weighted ensemble by Bootstrapping Extremely Randomized Forest (A-BERF) for the moral collision dilemma during urban autonomous driving. By simulating the pedestrian-crossing situation, the decision result from the experiment participants and the features were combined into the dataset. The performance between the tree or forest-based ensemble baseline methods and A-BERF was compared. As a result of the experiment, within the same method, the higher the dimension of the tree and the similar consideration of the unbalanced ratio of data and the weight of class, the higher the accuracy. In addition, A-BERF had the highest classification accuracy and the lowest feature bias compared to other ensemble methods using various types of datasets in validation. In addition, we confirmed that the operation time was improved compared to the random forest.

목차

Abstract
1. INTRODUCTION
2. CONCEPT OF BOOTSTRAPPING EXTREMELY RANDOMIZED FOREST
3. CONCEPT OF ACTION-WEIGHTED ENSEMBLE
4. EXPERIMENTS
5. CONCLUSIONS AND DISCUSSIONS
REFERENCES

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