Eftersom bilar blir alltmer beroende av sensorer för att utföra olika köruppgifter, är det viktigt att koda relevanta data på ett sätt som fångar fordonets allmänna tillstånd i en kompakt form. I detta dokument utvecklar vi en djupt lärande-baserad metod, kallad Drive2Vec, för att inbädda sådana sensordata i en lågdimensionell men ändå handlingsbar form. Vår metod är baserad på staplade gated återkommande enheter (GRU). Den accepterar ett kort intervall av bilsensordata som ingång och beräknar en lågdimensionell representation av dessa data, som sedan kan användas för att exakt lösa en rad uppgifter. Med denna representation, vi (1) förutsäga de exakta värdena av sensorerna på kort sikt (upp till tre sekunder i framtiden), (2) prognostisera de långsiktiga medelvärden för dessa samma sensorer, (3) sluta ytterligare kontextuell information som inte kodas i data, inklusive identiteten på föraren bakom hjulet, och (4) bygga en kunskapsbas som kan användas för att auto-märka data och identifiera riskfyllda tillstånd. Vi utvärderar vår strategi för ett dataset som samlats in av Audi, som utrustade en flotta av testfordon med dataloggare för att lagra alla sensoravläsningar på 2 098 timmars körning på riktiga vägar. Vi visar i flera experiment att vår metod överträffar andra baslinjer med upp till 90%, och vi visar vidare hur dessa inbäddningar av sensordata kan användas för att lösa en mängd olika verkliga fordonstillämpningar.
Hallac m.fl. REF presenterar en inbäddningsmetod för kördata som kallas Drive2vek och som kan användas för att koda förarens identitet.
Drive2Vec: Multiscale State-Space Embedding of Vehicular Sensor Data
{'venue': '2018 21st International Conference on Intelligent Transportation Systems (ITSC)', 'journal': '2018 21st International Conference on Intelligent Transportation Systems (ITSC)', 'mag_field_of_study': ['Engineering', 'Mathematics', 'Computer Science']}