Hybrid-Learning-Based Driver Steering Intention Prediction Using Neuromuscular Dynamics
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
The emerging automated driving technology poses a new challenge to driver-automation collaboration, which requires a mutual understanding between humans and machines through their intention identifications. In this article, oriented by human–machine mutual understanding, a driver steering intention prediction method is proposed to better understand human driver's expectation during driver–vehicle interaction. The steering intention is predicted based on a novel hybrid-learning-based time-series model with deep learning networks. Two different driving modes, namely, both hands and single right-hand driving modes, are studied. Different electromyography signals from the upper limb muscles are collected and used for the steering intention prediction. The relationship between the neuromuscular dynamics and the steering torque is analyzed first. Then, the hybrid-learning-based model is developed to predict both the continuous and discrete steering intentions. The two intention prediction networks share the same temporal pattern exaction layer, which is built with the bidirectional recurrent neural network and long short-term memory cells. The model prediction performance is evaluated with a varied history and prediction horizon to exploit the model capability further. The experimental data are collected from 21 participants of varied ages and driving experience. The results show that the proposed method can achieve a prediction accuracy of around 95% steering under the two driving modes.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle