An Integrated Solution Based Irregular Driving Detection
Lingua: inglese
Editore: Springer, Springer Sep 2016, 2016
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This item is printed on demand - Print on Demand Titel. Neuware -This thesis introduces a new integrated algorithm for the detection of lane-level irregular driving. To date, there has been very little improvement in the ability to detect lane level irregular driving styles, mainly due to a lack of high performance positioning techniques and suitable driving pattern recognition algorithms. The algorithm combines data from the Global Positioning System (GPS), Inertial Measurement Unit (IMU) and lane information using advanced filtering methods. The vehicle state within a lane is estimated using a Particle Filter (PF) and an Extended Kalman Filter (EKF). The state information is then used within a novel Fuzzy Inference System (FIS) based algorithm to detect different types of irregular driving. Simulation and field trial results are used to demonstrate the accuracy and reliability of the proposed irregular driving detection method.Springer-Verlag KG, Sachsenplatz 4-6, 1201 Wien 156 pp. Englisch. …
Codice articolo 9783319449258
- Titolo
- An Integrated Solution Based Irregular Driving Detection
- Autore
- Rui Sun
- Editore
- Springer, Springer Sep 2016
- Anno di pubblicazione
- 2016
- Condizione
- Neu
- Rilegatura
- Buch
- Lingua
- inglese
- ISBN 10
- 3319449257
- ISBN 13
- 9783319449258
- Peso dell'articolo
- 407 grammi
- Dimensioni
- 241x160x15 mm
- Serie
- Libro 179 di 797: Springer Theses
This thesis introduces a new integrated algorithm for the detection of lane-level irregular driving. To date, there has been very little improvement in the ability to detect lane level irregular driving styles, mainly due to a lack of high performance positioning techniques and suitable driving pattern recognition algorithms. The algorithm combines data from the Global Positioning System (GPS), Inertial Measurement Unit (IMU) and lane information using advanced filtering methods. The vehicle state within a lane is estimated using a Particle Filter (PF) and an Extended Kalman Filter (EKF). The state information is then used within a novel Fuzzy Inference System (FIS) based algorithm to detect different types of irregular driving. Simulation and field trial results are used to demonstrate the accuracy and reliability of the proposed irregular driving detection method.
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Dalla quarta di copertina
This thesis introduces a new integrated algorithm for the detection of lane-level irregular driving. To date, there has been very little improvement in the ability to detect lane level irregular driving styles, mainly due to a lack of high performance positioning techniques and suitable driving pattern recognition algorithms. The algorithm combines data from the Global Positioning System (GPS), Inertial Measurement Unit (IMU) and lane information using advanced filtering methods. The vehicle state within a lane is estimated using a Particle Filter (PF) and an Extended Kalman Filter (EKF). The state information is then used within a novel Fuzzy Inference System (FIS) based algorithm to detect different types of irregular driving. Simulation and field trial results are used to demonstrate the accuracy and reliability of the proposed irregular driving detection method.
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