複数の車載センサーデータを統合した冬期の路面状態のLate Fusionによる推定モデル
2022 年 3 巻 J2 号 p. 642-649
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2022 年 3 巻 J2 号 p. 642-649
本論文では，複数の車載センサーのデータを統合して冬期の路面状態を推定する手法を提案する．提案手法は，カメラとタイヤ内加速度センサー，路面温度計，マイクのそれぞれから路面状態を推定する複数の識別器に加え，それらの出力である路面状態確率をLate Fusionするマルチモーダルモデルである．推定する路面は道路管理において使用されている乾燥，半湿，湿潤，シャーベット，凍結，積雪の6路面である．提案手法は冬期の一般道で実車から得るデータを用いた実験によって，その有効性が確認された．
