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학술대회자료
저자정보
이명구 (국민대학교) 이상헌 (국민대학교)
저널정보
(사)한국CDE학회 한국CDE학회 학술발표회 논문집 한국CADCAM학회 2015 하계학술대회 논문집
발행연도
2015.8
수록면
292 - 295 (4page)

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In this paper, we were forecasting a lane-changing intention to single algorithm of Bayesian networks and Support Vector Machine (SVM). And then, we introduced the Multi-Boosting algorithm to enhance the performance of the previous single learning algorithms for inference of driver’s lane change intent. Bayesian networks and SVM were selected as the constituent algorithms for Multi-Boosting. Using the data obtained from the low fidelity driving simulator, we compared the performance of the constituent algorithms and their Multi-Boosting ensemble. The experiment results showed that the Multi-Boosting method contributed to performance enhancement in the measure of AUC. In the case of applying the Multi-Boosting SVM algorithm, classification performance was improved by 1.3~9.3%. And in the case of applying the Multi-Boosting Bayesian Netwotk algorithm, classification performance was improved by 1.3~9.3% and algorithm and 2.7~8.4%.
#Advanced Driver Assist System (ADAS) #Driver's intention #Lane change intention #Machine learning #Multi-Boosting

목차

ABSTRACT
1. 서론
2. 주행실험 설계
3. MultiBoosting 기법 적용
3. 결론
참고문헌

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