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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2019.8
- 수록면
- 671 - 676 (6page)
- DOI
- 10.5302/J.ICROS.2019.19.0111
이용수
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The autonomous emergency braking system is one of advanced driving assist systems. It is an advanced safety function designed to prevent collision with a forward vehicle or a pedestrian in the event of driver’s carelessness or a sudden accident ahead. Because the AEB stops the vehicle with a maximum deceleration command at the last possible time to brake so that collision avoidance is possible, it can prevent a collision with a preceding vehicle. However, there are risks of a secondary collision with a trailing vehicle and injury to a passenger due to sharp deceleration. In addition, sudden braking control can present a driving feeling gap to the driver. These problems must be solved because they can amplify a user"s rejection of automatic emergency braking (AEB) and negatively affect the acceptability of this technology. In this study, the driver"s braking propensity is derived by means of deep learning and it is applied to a customized AEB system to prevent secondary accidents caused by sudden braking and to improve user acceptance. In order to derive a driver"s braking behavior, normal driving data and stationary target based braking test data are collected. Utilizing a deep neural network, the driver’s braking profile during ordinary driving and a sudden stop are extracted. The correlation between the two extracted driver’s braking behaviors is analyzed. This provides the means to derive sudden braking behavior as a function of driving speed, leading to customized AEB parameters.
목차
Abstract
I. 서론
II. 맞춤형 AEB
III. 운전성향 데이터 취득
IV. Deep Learning 기반 운전자 제동 성향 도출
V. 결론
REFERENCES
참고문헌 (12)
참고문헌 신청
P. Olsen, “New study shows automatic braking significantly reduces crashes and injuries,” Consumer Reports. Accessed May 09, 2019. https://www.consumerreports.org/automotive- technology/automatic-braking-reduces-car-crashes-injuries- iihs-study/.
A. Eckert, B. Hartmann, M. Sevenich, and P. Rieth, “Emergency steer & brake assist: a systematic approach for system integration of two complementary driver assistance systems,” 22nd International Technical Conference on the Enhanced Safety of Vehicles, pp. 13-16, 2011.
W. Payre, C. Julien, and D. Patricia, “Intention to use a fully automated car: Attitudes and a priori acceptability,” Transportation research part F: traffic psychology and behaviour, 27, pp. 252-263, 2014.
A. Rosenfeld, Z. Bareket, C. V. Goldman, D. J. LeBlanc, and O. Tsimhoni, “Learning drivers’ behavior to improve adaptive cruise control,” Journal of Intelligent Transportation Systems, vol. 19, no. 1, pp. 18-31, 2015.
M. Canale, S. Malan, and V. Murdocco, “Personalization of ACC stop and Go task based on human driver behaviour analysis,” IFAC Proceedings Volumes, vol. 35, no. 1, pp. 357-362, 2002.
W. Payre, C. Julien, and D. Patricia, “Intention to use a fully automated car: Attitudes and a priori acceptability,” Transportation research part F: traffic psychology and behaviour, 27, pp. 252-263, 2014.
A. Rosenfeld, Z. Bareket, C. V. Goldman, D. J. LeBlanc, and O. Tsimhoni, “Learning drivers’ behavior to improve adaptive cruise control,” Journal of Intelligent Transportation Systems, vol. 19, no. 1, pp. 18-31, 2015.
M. Canale, S. Malan, and V. Murdocco, “Personalization of ACC stop and Go task based on human driver behaviour analysis,” IFAC Proceedings Volumes, vol. 35, no. 1, pp. 357-362, 2002.
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