Lightweight Merging Point Prediction on Highway On-Ramps Using Regression Techniques

国内会議 · 2024

Lightweight Merging Point Prediction on Highway On-Ramps Using Regression Techniques

Keywords

運転支援システムマルチ自律走行研究モデル・技術・シミュレーション自動運転運動計画ナビゲーション合流点予測

Doyoon Lee , 廣森 聡仁 , 高井 峰生 , 山口 弘純 , 西村 友佑 , 長村 吉富 , 竹嶋 進

マルチメディア,分散,協調とモバイル (DICOMO2024) シンポジウム論文集 , 2024年6月, pp.1500-1506

解説

本研究では、高速道路の合流地点を予測するための軽量な機械学習フレームワークを提案する。従来の深層学習手法とは異なり、本モデルは高い精度を維持しつつ、学習および推論のコストを抑えた実用的なソリューションを提供する。本システムでは、固定カメラで撮影した映像からYOLO v5を用いて車両を検出し、新規開発した独自のトラッカーを用いて車両を追跡する。その後、得られたデータを基に車両の合流情報を生成し、eXtreme Gradient Boosting (XGBoost) を用いて合流地点の予測を行う。本モデルは、多変量重回帰分析を活用し、合流車両およびその周囲4台の車両の位置と速度を考慮した上で、合流車線における複数の意思決定点を予測する。これらの意思決定点は、人間運転者の意思決定プロセスを模倣するものであり、合流行動の精度向上に寄与する。



発表論文

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