대리운전 프로그램 다운로드

65Source: UMTRI RDCW 데이터 세트. 그림 5.17. 차량이 도로를 출발한 위치(교차 중심선)에 대한 전방 이미지입니다. 그림 5.18. 잠재적인 결과와 위험이 발생하는 회로도. 기존 데이터 세트를 사용하여 차선 이탈 사고를 식별본격적인 SHRP 2 자연운전 연구는 엄청난 양의 데이터를 생성합니다. 이 금액은 차선 이탈을 식별하는 자동화 된 방법이 필요합니다. 자동 메이트 방법은 차선 이탈 시 시 시 음표가 변경될 가능성이 가장 높은 nat-uralistic 구동 데이터 세트 내에서 변수를 선택하고 이러한 변수에 대한 임계값을 설정하여 잠재적차선 이탈에 대한 ï ags로 사용할 수 있도록 합니다. 다른 자연주의 운전 연구에서 사용되는 트리거 VTTI는 유효하고 유효하지 않은 임계 이벤트 사이의 임계값을 설정하기 위해 관련 변수와 트리거를 선택했습니다(Dingus et al., 2006). 이 연구는 민감도 분석을 사용하여 다양한 수준에서 트리거의 배치를 평가했습니다.

트리거가 너무 낮게 설정되면(유형 I 오류 또는 민감도 가낮음) 실제 인시던트의 더 큰 백분율과 더 많은 수의 비인시전(거짓 경보)이 선택됩니다. 이로 인해 데이터 감소 시간이 길어지고 덜 유용합니다. 또는 트리거가 너무 높게 설정된 경우(유형 II 오류), 비인시전을 선택할 가능성은 적지만 실제 인시던트도 더 많이 누락될 수 있습니다. VTTI는 반복 프로세스를 사용하여 유효한 인시던트에 대한 트리거를 선택했습니다. 트리거는 감도가 낮아지고 데이터 감소가 결과 인시던트를 평가하는 데 사용되었습니다. VTTI 연구원은 그림 5.19와 같이 신호 감지 이론에 따라 유형 I 및 유형 II 오류를 최소화할 수 있는 방법을 나타내기 위해 정규 분포를 사용했습니다. 차선 이탈 사고와 관련된 변수에 대한 최종 트리거는 다음과 같습니다: 측면 가속도 â¥0.7 g; 세로 가속도 â ¥0.6 g; 세로 가속도 는 0.5 엔 및 앞으로 TTC â 4 s; 세로 감속 0.4 g ~ 0.5 g, 앞으로 TTC â¤4 s, 및 충돌 거리 <100 ft; 그리고 3-s 시간 의 창 내에서 제목에 4°â â ¥â 4°â 변경. McLaughlin 외 (2009)는 VTTI 100 자동차 연구를 사용하여 ROR 충돌 및 충돌 근처를 평가했습니다.

이 연구원은 그림 5.20에 나타난 바와 같이 스티어링 휠 위치, 요 속도 및 제동을 평가하여 Iden-tiï-ed ROR 기동을 사용했습니다.아이오와 대학교 십대 운전자 연구는 잠재적인 인시덴트가 발생했을 때를 나타내기 위해 측면 가속을 위해 0.5 g의 트리거를 사용했습니다(McGehee et al., 2007). UMTRI 데이터를 이용한 차선 이탈 임계값 평가 UMTRI 및 VTTI의 자연운전 연구 데이터는 PRT의 영향을 테스트하기 위해 어떤 변수가 가장 유용할 지 평가하는 데 사용되었으며, 충돌 예측에 대한 기존 및 수정된 대리 지표의 성능을 비교합니다.

Yazar: Onur Çetin

Dokuz Eylül Üniversitesinde Pazarlama Yüksek Lisans mezunu yazarımız İzmir'in ilk sosyal medya ajansı olan Keel Billed Interactive'de Marka Yöneticisi olarak çalışmalarına devam etmektedir. Ayrıca Zon Production 'ın kurucu ortaklığını yürütmektedir. Digital Marketing ve Sosyal Medya herşeyidir. İnovatif, girişimci, kalabalıkta fark edilen, kendi yağında kavrulan bir insanoğludur kendisi. @onurcetin