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| 講演抄録／キーワード | ||
| 講演名 | 2020-10-20 10:50 タイヤ振動データを用いた道路状態推定システムの運用 ○川真田 智（ブリヂストン）・松井知子（統計数理研）・西田三博・真砂 剛（ブリヂストン）  IBISML2020-10 |
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| 抄録 | （和） | タイヤセンサー情報から路面状態を推定し、安全走行支援するシステムでは、(1) タイヤデータから頑健、かつ高速・軽量な演算による特徴量抽出、(2) データの取捨選択、(3) タイヤの経時変化に対応するために、路面状態の分類器の継続的な更新が運用上の課題となる。本稿では、速度や路面凹凸の変化に頑健な特徴量抽出法、kernel herdingによるデータ選択法、半教師あり学習法の適用を試み、路面状態としてドライ（乾燥）とウェット（湿潤）の2種類のタイヤデータを用いた実験において、それらの有効性を確かめたので報告する。 |
| （英） | In a system that estimates the road surface condition from tire sensor data and supports safe driving, it is crucial to deal with three problems, (1) robust, high-speed and lightweight calculation of feature quantities from tire sensor data, (2) data selection, and (3) continuous update of the road surface condition classifier to respond to changes in tires over time. In this paper, we apply a feature extraction method that is robust against changes in speed and road surface unevenness, a data selection method by kernel herding, and a semi-supervised learning method. In the experiments with two types of road surface conditions, dry and wet, the effectiveness of these methods is examined. | |
| キーワード | （和） | インテリジェントタイヤ / 路面状態推定 / カーネルハーディング / 半教師あり学習 / / / / |
| （英） | Intelligent tire / road surface condition / kernel herding / semi-supervised learning / / / / | |
| 文献情報 | 信学技報, vol. 120, no. 195, IBISML2020-10, pp. 14-19, 2020年10月. | |
| 資料番号 | IBISML2020-10 | |
| 発行日 | 2020-10-13 (IBISML) | |
| ISSN | Online edition: ISSN 2432-6380 | |
| 著作権に ついて |
技術研究報告に掲載された論文の著作権は電子情報通信学会に帰属します．(許諾番号：10GA0019/12GB0052/13GB0056/17GB0034/18GB0034) | |
| PDFダウンロード | IBISML2020-10 |
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| 研究会情報 | |
| 研究会 | IBISML |
| 開催期間 | 2020-10-20 - 2020-10-22 |
| 開催地（和） | オンライン開催 |
| 開催地（英） | Online |
| テーマ（和） | 機械学習の最前線に関するオーガナイズドセッションおよび機械学習一般 |
| テーマ（英） | Organized Sessions on Frontiers of Machine Learning and General Sessions |
| 講演論文情報の詳細 | |
| 申込み研究会 | IBISML |
| 会議コード | 2020-10-IBISML |
| 本文の言語 | 日本語 |
| タイトル（和） | タイヤ振動データを用いた道路状態推定システムの運用 |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | System operation for estimation of road condition using tire vibration data |
| サブタイトル（英） | |
| キーワード(1)（和/英） | インテリジェントタイヤ / Intelligent tire |
| キーワード(2)（和/英） | 路面状態推定 / road surface condition |
| キーワード(3)（和/英） | カーネルハーディング / kernel herding |
| キーワード(4)（和/英） | 半教師あり学習 / semi-supervised learning |
| キーワード(5)（和/英） | / |
| キーワード(6)（和/英） | / |
| キーワード(7)（和/英） | / |
| キーワード(8)（和/英） | / |
| 第1著者 氏名（和/英/ヨミ） | 川真田 智 / Satoru Kawamata / カワマタ サトル |
| 第1著者 所属（和/英） | (株)ブリヂストン (略称： ブリヂストン) Bridgestone (略称： Bridgestone) |
| 第2著者 氏名（和/英/ヨミ） | 松井 知子 / Tomoko Matsui / マツイ トモコ |
| 第2著者 所属（和/英） | 統計数理研究所 (略称： 統計数理研) Institute of Statistical Mathematics (略称： ISM) |
| 第3著者 氏名（和/英/ヨミ） | 西田 三博 / Mitsuhiro Nishida / ニシダ ミツヒロ |
| 第3著者 所属（和/英） | (株)ブリヂストン (略称： ブリヂストン) Bridgestone (略称： Bridgestone) |
| 第4著者 氏名（和/英/ヨミ） | 真砂 剛 / Takeshi Masago / マサゴ タケシ |
| 第4著者 所属（和/英） | (株)ブリヂストン (略称： ブリヂストン) Bridgestone (略称： Bridgestone) |
| 講演者 | 第1著者 |
| 発表日時 | 2020-10-20 10:50:00 |
| 発表時間 | 25分 |
| 申込先研究会 | IBISML |
| 資料番号 | IBISML2020-10 |
| 巻番号（vol） | vol.120 |
| 号番号（no） | no.195 |
| ページ範囲 | pp.14-19 |
| ページ数 | 6 |
| 発行日 | 2020-10-13 (IBISML) |
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