Abstract-This paper behandlar kollision och riskdetektering för motorcyklar via tröghetsmätningar. För denna typ av fordon är den svåraste utmaningen att skilja vägavvikelser från verkliga faror. Detta görs vanligtvis genom att sätta absoluta trösklar på accelerometermätningarna. Tröskelvärdena är heuritiskt avstämda från dyra krocktester. Denna empiriska metod är dyr och inte intuitiv när antalet signaler att hantera växer. Vi föreslår en metod baserad på självorganiserade neurala nätverk som kan hantera ett stort antal ingångar från olika typer av sensorer. Metoden använder accelerometer och gyromätningar. Det föreslagna tillvägagångssättet kan känna igen farliga förhållanden, även om det inte behövs några krocktester för utbildning. Metoden testas i en simuleringsmiljö; jämförelsen med en referensmetod visar fördelarna med den föreslagna metoden.
En algoritm för kollisions- och farodetektering för motorcyklar via tröghetsmätningar baserade på avvikelsedetektering presenterades i REF.
Hazard Detection for Motorcycles via Accelerometers: A Self-Organizing Map Approach
{'venue': 'IEEE Transactions on Cybernetics', 'journal': 'IEEE Transactions on Cybernetics', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Mathematics', 'Medicine']}