講演抄録/キーワード |
講演名 |
2017-11-10 13:00
EMDを用いたタイヤセンシングのための特徴抽出法 ○石井啓太・後藤嵩人(ブリヂストン)・松井知子(統計数理研)・ギャレス ピーターズ(HW)・ノーディーン アザウイ(UCA) IBISML2017-78 |
抄録 |
(和) |
本論文は、タイヤに装着したセンサーによって測定した加速度波形から
路面状態(乾燥、湿潤)の分類を行うための新しい特徴抽出法を提案する。このタイヤの回転による加速度波形は瞬時的であり、通常のフーリエ変換による周波数解析の適用は困難である。
そこでEmpirical Mode Decomposition(EMD)を用いて、非線形、非定常状態の加速度波形から特徴量を抽出し、従来の手法よりも計算コストを著しく減少させることに成功し、95%以上の高い判定精度を実現した。 |
(英) |
This paper describes a novel feature-extraction method for classifying road conditions by using acceleration signals that are measured using tire-mounted sensors. We acquired road data under two conditions: dry and wet. The acceleration signals are caused by the revolution of a tire on a momentary scale; therefore, frequency analysis based on Fourier transforms should not be applied to our signals. In this study, empirical mode decomposition (EMD) was employed to extract features, because the method is suitable for nonlinear and unstable data. By using the features, the calculation cost was significantly reduced and road classification was accomplished with more than 95% accuracy. |
キーワード |
(和) |
タイヤ / 路面状態 / Empirical mode decomposition / 特徴抽出 / 機械学習 / / / |
(英) |
Tire / Road condition / Empirical mode decomposition / Feature extraction / Machine learning / / / |
文献情報 |
信学技報, vol. 117, no. 293, IBISML2017-78, pp. 315-320, 2017年11月. |
資料番号 |
IBISML2017-78 |
発行日 |
2017-11-02 (IBISML) |
ISSN |
Print edition: ISSN 0913-5685 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) |
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