Abstract-Each förare reagerar olika på samma trafikförhållanden, men de flesta avancerade körassistentsystem (ADAS) antar att alla förare är samma. I detta dokument föreslås en metod för att lära sig och modellera den hastighetsprofil som föraren följer när fordonet avtar mot en stoppkorsning. Gaussian Processes (GP), en maskininlärningsmetod för icke-linjär regression används för att modellera hastighetsprofilerna. Det visas att GP är väl anpassade för en sådan ansökan, med hjälp av data som registrerats i verkliga trafikförhållanden. GP tillåter generering av en normalt distribuerad hastighet, med tanke på en position på vägen. I jämförelse med generiska hastighetsprofiler presenteras fördelarna med att använda individuella förarmönster för ADAS-frågor.
Till exempel i ett problem med körassistentsystem REF, där den hastighetsprofil som föraren följer modelleras som fordonet decelererar mot en stoppkorsning.
Modelling stop intersection approaches using Gaussian processes
{'venue': '16th International IEEE Conference on Intelligent Transportation Systems (ITSC 2013)', 'journal': '16th International IEEE Conference on Intelligent Transportation Systems (ITSC 2013)', 'mag_field_of_study': ['Engineering', 'Computer Science']}