(57)【要約】【課題】車両に適用されるサポートベクターマシンに基づく交差点知能運転方法を提供する。【解決手段】予め訓練過程を経過したサポートベクターマシンを提供し、訓練過程において、訓練データをサポートベクターマシンに提供し、訓練データは原始データから次元低下モジュール及び時間補償モジュールにより処理されて得られるサポートベクターマシンの提供工程と、環境感知ユニットにより取得されたｐ個の特徴を次元低下モジュール及び時間補償モジュールにより処理された後で、サポートベクターマシンに提供して分類するデータの処理工程と、サポートベクターマシンの分類結果に基づいて車両の運転行為を決める決定工程と、を含み、車両に適用されるサポートベクターマシンに基づく交差点知能運転方法である。これにより、サポートベクターマシンの決定の精確度を効果的に向上させることができる。【選択図】図１
2020064584.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
車両に適用されるサポートベクターマシンに基づく交差点知能運転方法において、
予め訓練過程を経過したサポートベクターマシンを提供し、前記訓練過程において、訓練データを前記サポートベクターマシンに提供し、前記訓練データは原始データから次元低下モジュール及び時間補償モジュールにより処理されて得られ、前記原始データは複数の訓練サンプルを含み、各前記訓練サンプルは交差点を通る時間合計値、及び前記時間合計値内の複数のサンプリング時点のそれぞれに対応するｐ個の特徴及び当時の決定を含み、前記次元低下モジュールは前記ｐ個の特徴をｋ個の新らしい特徴に整合し、前記時間補償モジュールはプリセット時間を提供し、何れの前記訓練サンプルにおける何れの前記サンプリング時点及び前記何れのサンプリング時点の前の他の前記サンプリング時点のそれぞれに対応する前記新らしい特徴を被拡張数列とし、且つ前記被拡張数列を拡張数列に再整合し、前記拡張数列の長さは前記プリセット時間内にある前記サンプリング時点の数に等しく、ｐ、ｋは正整数であり、且つｐ＞ｋであるサポートベクターマシンの提供工程と、
環境感知ユニットにより取得された前記ｐ個の特徴を前記次元低下モジュール及び前記時間補償モジュールにより処理された後で、前記サポートベクターマシンに提供して分類するデータの処理工程と、
前記サポートベクターマシンの分類結果に基づいて前記車両の運転行為を決める決定工程と、
を含むサポートベクターマシンに基づく交差点知能運転方法。
【請求項２】
前記次元低下モジュールは、主成分分析法を使用する請求項１に記載のサポートベクターマシンに基づく交差点知能運転方法。
【請求項３】
前記時間補償モジュールは、均等スケーリング法を使用する請求項１に記載のサポートベクターマシンに基づく交差点知能運転方法。
【請求項４】
前記プリセット時間は、前記時間合計値における最大のものに等しい請求項１に記載のサポートベクターマシンに基づく交差点知能運転方法。
【請求項５】
前記ｐ個の特徴は、前記車両の対向車に対する横方向速度、前記車両の前記対向車に対する横方向加速度、前記車両の前記対向車に対する縦方向速度、前記車両の前記対向車に対する縦方向加速度、前記車両と前記対向車との距離、前記車両と前記交差点との距離及び前記対向車の速度を含む請求項１に記載のサポートベクターマシンに基づく交差点知能運転方法。
【請求項６】
前記原始データにおける前記特徴は前記環境感知ユニットにより取得され、前記環境感知ユニットは、レーダー、カメラ及びＧＰＳ測位装置の少なくとも１つを含む請求項１に記載のサポートベクターマシンに基づく交差点知能運転方法。
【請求項７】
車両に適用されるサポートベクターマシンに基づく交差点知能運転方法において、
予め訓練過程を経過したサポートベクターマシンを提供し、前記訓練過程において、訓練データを前記サポートベクターマシンに提供し、前記訓練データは原始データから次元低下モジュール及び時間補償モジュールにより処理されて得られ、前記原始データは複数の訓練サンプルを含み、各前記訓練サンプルは交差点を通る時間合計値、及び前記時間合計値内の複数のサンプリング時点のそれぞれに対応するｐ個の特徴及び当時の決定を含み、前記次元低下モジュールは前記ｐ個の特徴をｋ個の新らしい特徴に整合し、前記時間補償モジュールはプリセット時間を提供し、何れの前記訓練サンプルにおける何れの前記サンプリング時点及び前記何れのサンプリング時点の前の他の前記サンプリング時点のそれぞれに対応する前記新らしい特徴を被拡張数列とし、且つ前記被拡張数列の長さが前記プリセット時間内にある前記サンプリング時点の数よりも小さい場合、前記被拡張数列に見積り値を補填した後で新らしい被拡張数列を形成し、且つ前記時間補償モジュールは前記新らしい被拡張数列を拡張数列に再整合し、前記拡張数列の長さは前記プリセット時間内にある前記サンプリング時点の数に等しく、ｐ、ｋは正整数であり、且つｐ＞ｋであるサポートベクターマシンの提供工程と、
環境感知ユニットにより取得された前記ｐ個の特徴を前記次元低下モジュール及び前記時間補償モジュールにより処理された後で、前記サポートベクターマシンに提供して分類するデータの処理工程と、
前記サポートベクターマシンの分類結果に基づいて前記車両の運転行為を決める決定工程と、
を含む車両に適用されるサポートベクターマシンに基づく交差点知能運転方法。
【請求項８】
前記時間補償モジュールは、主成分分析法を使用する請求項７に記載のサポートベクターマシンに基づく交差点知能運転方法。
【請求項９】
前記時間補償モジュールは、均等スケーリング法を使用する請求項７に記載のサポートベクターマシンに基づく交差点知能運転方法。
【請求項１０】
車両に適用されるサポートベクターマシンに基づく交差点知能運転システムにおいて、
複数のサンプリング時点のそれぞれに対応するｐ個の特徴をｋ個の新らしい特徴に整合し、ｐ、ｋは正整数であり、且つｐ＞ｋである次元低下モジュールと、プリセット時間を提供し、何れの前記サンプリング時点及び前記何れのサンプリング時点の前の他の前記サンプリング時点のそれぞれに対応する前記新らしい特徴を被拡張数列とし、且つ前記被拡張数列を拡張数列に再整合し、前記拡張数列の長さは前記プリセット時間内にある前記サンプリング時点の数に等しい時間補償モジュールと、訓練データにより訓練され、前記訓練データは原始データから前記次元低下モジュール及び前記時間補償モジュールにより処理されて得られ、前記原始データは複数の訓練サンプルを含み、各前記訓練サンプルは交差点を通る時間合計値、及び前記時間合計値内の各前記サンプリング時点に対応する前記ｐ個の特徴及び当時の決定を含むサポートベクターマシンと、を含み、前記車両に設けられる処理ユニットと、
前記車両に設けられ、且つ前記処理ユニットに信号的に接続される環境感知ユニットと、
を備え、
前記環境感知ユニットにより取得された前記ｐ個の特徴を前記処理ユニットの前記次元低下モジュール及び前記時間補償モジュールにより処理された後で、前記サポートベクターマシンに提供して分類し、前記サポートベクターマシンの分類結果は前記車両の運転行為を決めることに用いられるサポートベクターマシンに基づく交差点知能運転システム。
【請求項１１】
前記ｐ個の特徴は、前記車両の対向車に対する横方向速度、前記車両の前記対向車に対する横方向加速度、前記車両の前記対向車に対する縦方向速度、前記車両の前記対向車に対する縦方向加速度、前記車両と前記対向車との距離、前記車両と前記交差点との距離及び前記対向車の速度を含む請求項１０に記載のサポートベクターマシンに基づく交差点知能運転システム。
【請求項１２】
前記環境感知ユニットは、レーダー、カメラ及びＧＰＳ測位装置の少なくとも１つを含む請求項１０に記載のサポートベクターマシンに基づく交差点知能運転システム。
【請求項１３】
前記当時の決定は、加速、減速又は定速の少なくとも１つを含む請求項１０に記載のサポートベクターマシンに基づく交差点知能運転システム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、交差点知能運転方法及びそのシステムに関し、特に、サポートベクターマシンに基づく交差点知能運転方法及びそのシステムに関する。
【背景技術】
【０００２】
一般のに、十字路又は道路の交差する箇所で多方向からの車両が曲がり又は直行して交差するので、交差点を通る場合、運転者の判断によって加速、減速又は定速に進行する必要があり、一旦運転者の判断が間違ると、交通事故が発生することがある。米国統計局の統計によると、２００８年に十字路又は道路の交差する箇所で交通事故になる比例が４０％にもなる。ドイツ連邦統計局の統計によると、２０１３に十字路又は道路の交差する箇所で交通事故になる比例が４７．５％にもなり、一部の国で、交通事故になる比例が更に９８％にもなる。
【０００３】
運転者が交差点を通る場合の決定判断を補助するために、運転決定を補助するために人工知能によって機械学習をする高度自動化車両（ｈｉｇｈｌｙ  ａｕｔｏｍａｔｅｄ  ｖｅｈｉｃｌｅ；ＨＡＶ）を開発した業者や学者がある。サポートベクターマシンは、そのにおける１つの機械学習形態であり、模型を作ることで予測又は見積りを行うことで、例えば、交差点を通る場合、いつ加速、減速又は定速するかを決定することができる。
【０００４】
実際の状況で、運転者が過去の幾つかの単位時間内の周囲の情報に基づいて、当時に適合する運転行為を行い、つまり、本当の運転状況は時間に依存する。しかしながら、従来のサポートベクターマシンの訓練の過程中、訓練用のデータは連続した時間点によって作成されるが、時間ごとに観察されたデータの何れも独立したデータとされ、変数の時間に対する依存性が考慮されないため、判断された決定の精確度にまだ改善の余地がある。
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００５】
これに鑑みて、如何にサポートベクターマシンの決定の精確度を効果的に向上させるかは、関連業者の努力する目標になる。
【課題を解決するための手段】
【０００６】
本発明は、次元低下処理及び時間補償処理をされた後で、サポートベクターマシンの決定の精確度を効果的に向上させることのできるサポートベクターマシンに基づく交差点知能運転方法及びそのシステムを提供する。
【０００７】
本発明の一態様に係る一実施形態によると、車両に適用されるサポートベクターマシンに基づく交差点知能運転方法において、予め訓練過程を経過したサポートベクターマシンを提供し、訓練過程において、訓練データをサポートベクターマシンに提供し、訓練データは原始データから次元低下モジュール及び時間補償モジュールにより処理されて得られ、原始データは複数の訓練サンプルを含み、各訓練サンプルは交差点を通る時間合計値、及び時間合計値内の複数のサンプリング時点のそれぞれに対応するｐ個の特徴及び当時の決定を含み、次元低下モジュールはｐ個の特徴をｋ個の新らしい特徴に整合し、時間補償モジュールはプリセット時間を提供し、何れの訓練サンプルにおける何れのサンプリング時点及び前記何れのサンプリング時点の前の他のサンプリング時点のそれぞれに対応する新らしい特徴を被拡張数列とし、且つ被拡張数列を拡張数列に再整合し、拡張数列の長さはプリセット時間内にあるサンプリング時点の数に等しく、ｐ、ｋは正整数であり、且つｐ＞ｋであるサポートベクターマシンの提供工程と、環境感知ユニットにより取得されたｐ個の特徴を次元低下モジュール及び時間補償モジュールによって処理した後で、サポートベクターマシンに提供して分類するデータの処理工程と、サポートベクターマシンの分類結果に基づいて車両の運転行為を決める決定工程と、を含むサポートベクターマシンに基づく交差点知能運転方法を提供する。
【０００８】
これにより、訓練データ及び運転者の当時に取得した特徴が次元低下モジュール及び時間補償モジュールにより処理された後で、時間に依存する関係になり、予測結果の精確度を向上させることができる。
【０００９】
前記のサポートベクターマシンに基づく交差点知能運転方法に係る複数の実施例によると、次元低下モジュールは、主成分分析法を使用してよい。又は時間補償モジュールは、均等スケーリング法を使用してよい。又はプリセット時間は、時間合計値における最大のものに等しくてよい。
【００１０】
前記のサポートベクターマシンに基づく交差点知能運転方法に係る複数の実施例によると、ｐ個の特徴は、車両の対向車に対する横方向速度、車両の対向車に対する横方向加速度、車両の対向車に対する縦方向速度、車両の対向車に対する縦方向加速度、車両と対向車との距離、車両と交差点との距離、及び対向車の速度を含んでよい。原始データにおける複数の特徴は環境感知ユニットにより取得されてよく、環境感知ユニットは、レーダー、カメラ及びＧＰＳ測位装置の少なくとも１つを含む。
【００１１】
本発明の一態様に係る別の実施形態によると、車両に適用されるサポートベクターマシンに基づく交差点知能運転方法において、予め訓練過程を経過したサポートベクターマシンを提供し、訓練過程において、訓練データをサポートベクターマシンに提供し、訓練データは原始データから次元低下モジュール及び時間補償モジュールにより処理されて得られ、原始データは複数の訓練サンプルを含み、各訓練サンプルは交差点を通る時間合計値、及び時間合計値内の複数のサンプリング時点のそれぞれに対応するｐ個の特徴及び当時の決定を含み、次元低下モジュールはｐ個の特徴をｋ個の新らしい特徴に整合し、時間補償モジュールはプリセット時間を提供し、何れの訓練サンプルにおける何れのサンプリング時点及び前記何れのサンプリング時点の前の他のサンプリング時点のそれぞれに対応する新らしい特徴を被拡張数列とし、且つ被拡張数列の長さがプリセット時間内にあるサンプリング時点の数よりも小さい場合、被拡張数列に見積り値が補填された後で新らしい被拡張数列を形成し、且つ時間補償モジュール新らしい被拡張数列を拡張数列に再整合し、拡張数列の長さはプリセット時間内にあるサンプリング時点の数に等しく、ｐ、ｋは正整数であり、且つｐ＞ｋであるサポートベクターマシンの提供工程と、環境感知ユニットにより取得されたｐ個の特徴を次元低下モジュール及び時間補償モジュールによって処理した後で、サポートベクターマシンに提供して分類するデータの処理工程と、サポートベクターマシンの分類結果に基づいて車両の行為を決める決定工程と、を含むサポートベクターマシンに基づく交差点知能運転方法を提供する。
【００１２】
前記のサポートベクターマシンに基づく交差点知能運転方法に係る複数の実施例によると、時間補償モジュールは、主成分分析法を使用してよい。又は時間補償モジュールは、均等スケーリング法を使用してよい。
【００１３】
本発明の別の態様に係る一実施形態によると、車両に適用されるサポートベクターマシンに基づく交差点知能運転システムにおいて、複数のサンプリング時点におけるサンプリング時点のそれぞれに対応するｐ個の特徴をｋ個の新らしい特徴に整合し、ｐ、ｋは正整数であり、且つｐ＞ｋである次元低下モジュールと、プリセット時間を提供し、何れのサンプリング時点及び前記何れのサンプリング時点の前の他のサンプリング時点のそれぞれに対応する新らしい特徴を被拡張数列とし、且つ被拡張数列を拡張数列に再整合し、拡張数列の長さはプリセット時間内にあるサンプリング時点の数に等しい時間補償モジュールと、訓練データにより訓練され、訓練データは原始データから次元低下モジュール及び時間補償モジュールにより処理されて得られ、原始データは複数の訓練サンプルを含み、各訓練サンプルは交差点を通る時間合計値、及び時間合計値内の各サンプリング時点に対応するｐ個の特徴及び当時の決定を含むサポートベクターマシンと、を含み、車両に設けられる処理ユニットと、車両に設けられ、且つ処理ユニットに信号的に接続され、ｐ個の特徴を取得するための環境感知ユニットと、を備え、環境感知ユニットにより取得されたｐ個の特徴を処理ユニットの次元低下モジュール及び時間補償モジュールにより処理された後で、サポートベクターマシンに提供して分類し、サポートベクターマシンの分類結果は車両の運転行為を決めることに用いられるサポートベクターマシンに基づく交差点知能運転システムを提供する。
【００１４】
前記サポートベクターマシンに基づく交差点知能運転システムに係る複数の実施例によると、ｐ個の特徴は、車両の対向車に対する横方向速度、車両の対向車に対する横方向加速度、車両の対向車に対する縦方向速度、車両の対向車に対する縦方向加速度、車両と対向車との距離、車両と交差点との距離及び対向車の速度を含んでよい。又は環境感知ユニットは、レーダー、カメラ及びＧＰＳ測位装置の少なくとも１つを含んでよい。又は、当時の決定は、加速、減速又は定速の少なくとも１つを含んでよい。
【図面の簡単な説明】
【００１５】
【図１】本発明の第１の実施例に係るサポートベクターマシンに基づく交差点知能運転方法を示す流れ図である。
【図２】図１によるサポートベクターマシンに基づく交差点知能運転方法の第１の模擬訓練を示す。
【図３】図１によるサポートベクターマシンに基づく交差点知能運転方法の第２の模擬訓練を示す。
【図４】図１によるサポートベクターマシンに基づく交差点知能運転方法の第３の模擬訓練を示す。
【図５】図２の第１の模擬訓練の第１の累積率を示す。
【図６】図３の第２の模擬訓練の第１の累積率を示す。
【図７】図４の第３の模擬訓練の第１の累積率を示す。
【図８】本発明の第３の実施例によるサポートベクターマシンに基づく交差点知能運転システムを示すブロック図である。
【発明を実施するための形態】
【００１６】
以下、図面を参照して本発明の実施例を説明する。明確に説明するために、数多くの実際の細部については、下記で合わせて説明する。しかしながら、読者であれば、これらの実際の細部が本発明を制限するものではないことを理解すべきである。つまり、本発明の一部の実施例において、これらの実際の細部は必要なものではない。また、図面を簡単化するために、ある従来慣用な構造と素子が図面において簡単に模式するように示される。重複した素子を同一又は類似な番号で表すことがある。
【００１７】
図１を参照されたい。図１は、本発明の第１の実施例に係るサポートベクターマシンに基づく交差点知能運転方法１００を示す流れ図である。サポートベクターマシンに基づく交差点知能運転方法１００は、車両に適用され、サポートベクターマシンの提供工程１１０と、データの処理工程１２０と、決定工程１３０と、を備える。
【００１８】
サポートベクターマシンの提供工程１１０において、予め訓練過程を経過したサポートベクターマシンを提供する。訓練過程において、訓練データをサポートベクターマシンに提供し、訓練データは原始データから次元低下モジュール及び時間補償モジュールにより処理されて得られ、原始データは複数の訓練サンプルを含み、各訓練サンプルは交差点を通る時間合計値、及び時間合計値内の複数のサンプリング時点のそれぞれに対応するｐ個の特徴及び当時の決定を含み、次元低下モジュールはｐ個の特徴をｋ個の新らしい特徴に整合する。時間補償モジュールは、プリセット時間を提供し、何れの訓練サンプルにおける何れのサンプリング時点及び前記何れのサンプリング時点の前の他のサンプリング時点のそれぞれに対応する新らしい特徴を被拡張数列とし、且つ被拡張数列を拡張数列に再整合し、拡張数列の長さはプリセット時間内にあるサンプリング時点の数に等しく、ｐ、ｋは正整数であり、且つｐ＞ｋである。
【００１９】
データの処理工程１２０において、環境感知ユニットにより取得されたｐ個の特徴を次元低下モジュール及び時間補償モジュールによって処理した後で、サポートベクターマシンに提供して分類する。
【００２０】
決定工程１３０において、サポートベクターマシンの分類結果に基づいて車両の運転行為を決める。
【００２１】
これにより、訓練データ及び運転者の当時に取得した特徴が次元低下モジュール及び時間補償モジュールにより処理された後で、時間に依存する関係になり、予測結果の精確度を向上させることができる。以下、サポートベクターマシンに基づく交差点知能運転方法１００の細部を詳しく説明する。
【００２２】
サポートベクターマシンは、監督型機械学習の分類器であり、車両の行為の判定を補助することに用いられることができる。サポートベクターマシンの提供工程１１０において、提供されるサポートベクターマシンは、訓練過程で訓練されて、車両が交差点を経過する場合の減速、加速又は定速行為を判定することができる。
【００２３】
訓練過程において、模擬の方法で車両が交差点を経過する場合の状况を模擬して、複数の訓練サンプルを形成してよい。第１の実施例において、模擬のプラットフォームとしては、Ｔａｓｓ  ｉｎｔｅｒｎａｔｉｏｎａｌ会社の開発したＰｒｅＳｃａｎ高級運転者補助システム（Ａｄｖａｎｃｅｄ  Ｄｒｉｖｅｒ  Ａｓｓｉｓｔａｎｃｅ  Ｓｙｓｔｅｍｓ；ＡＤＡＳ）であってよく、車両が交差点を経過する状況を模擬するように、関連の交差点情報を作成することができる。他の実施例において、実際の道路で複数の訓練サンプルを取得し、又は他の模擬ソフトウェアを利用してもよいが、これに限定されない。
【００２４】
車両が交差点を１回経過すると、取得したデータは１つの訓練サンプルとされる。つまり、車両が交差点を１０回経過する場合、１０個の訓練サンプルを取得することができる。訓練サンプルの各々に、交差点を通る時間合計値、及び時間合計値内の複数のサンプリング時点のそれぞれに対応するｐ個の特徴及び当時の決定を含む。例として、１番目の訓練サンプルにおいて、交差点を通る時間合計値が２秒間であり、０．４秒間ごとに１回サンプリングすると仮定すれば、５個のサンプリング時点があり、サンプリング時点ごとにｐ個の特徴及び１つの当時の決定を収集し、当時の決定は加速、減速又は定速であってよく、ｐ個の特徴は車両の対向車に対する横方向速度、車両の対向車に対する横方向加速度、車両の対向車に対する縦方向速度、車両の対向車に対する縦方向加速度、車両と対向車との距離、車両と交差点との距離、及び対向車の速度を含んでよい。
【００２５】
１番目の訓練サンプルのデータは表１に示される。単一の訓練サンプルにおいて、ｑ個のサンプリング時点で取得されたｐ個の特徴は１つの原特徴行列Ｘを形成することができ、Ｘ＝（×1,〜,×p）であり、×ｉ＝（×i1,．．,×iq）Tである。読者であれば、ｎ個の訓練サンプルがある場合、異なるサンプリング時点数ｑlに対応するｎ個の原特徴行列Ｘlがあり、ｎ、ｑは正整数であり、ｌは１〜ｎの正整数であり、ｉは１〜ｐの正整数であることは理解すべきである。ｎ個の訓練サンプルにおける全ての当時の決定により、１つの当時の決定行列ＺＺ、ＺＺ＝（ｚ1,〜,ｚn）を形成することができる。以下、Ｔlｗはｌ番目の訓練サンプルにおけるｗ番目のサンプリング時点を表し、ｗは１〜ｑlの正整数であり、×lwiはサンプリング時点Ｔlwで取得したｉ番目の特徴を表し、ｚlwはサンプリング時点Ｔlwで取得した当時の決定を表す。そのため、表１におけるＴ11は１番目の訓練サンプルにおける１番目のサンプリング時点であり、第１の実施例においては０．４秒間であり、Ｔ12は１番目の訓練サンプルにおける２番目のサンプリング時点であり、第１の実施例においては０．８秒間であり、×111は１番目の訓練サンプルにおいて１番目のサンプリング時点Ｔ11で取得した１番目の特徴を表し、×122は１番目の訓練サンプルにおいて２番目のサンプリング時点Ｔ12で取得した２番目の特徴であり、ｚ13は１番目の訓練サンプルにおいて３番目のサンプリング時点Ｔ13で取得した当時の決定であり、このように類推すればよく、繰り返して説明しない。
2020064584.tif 000003
【００２６】
また、２番目の訓練サンプルにおいて、交差点を通る時間合計値が２．４秒間であり、０．４秒間ごとに１回サンプリングし、合計で６個のサンプリング時点があると仮定する。２番目の訓練サンプルのデータは、表２に示される。
2020064584.tif 000004
【００２７】
２個の訓練サンプルしかないと仮定すると、原始データは、表１及び表２のデータを含む。
【００２８】
上記の原始データは、次元低下モジュール及び時間補償モジュールにより処理された後で訓練データになる。次元低下モジュールは、主成分分析法（Ｐｒｉｎｃｉｐａｌ  Ｃｏｍｐｏｎｅｎｔ  Ａｎａｌｙｓｉｓ；ＰＣＡ）、部分的最小二乗回帰（Ｐａｒｔｉａｌ  Ｌｅａｓｔ  Ｓｑｕａｒｅｓ  Ｒｅｇｒｅｓｓｉｏｎ；ＰＬＳＲ）、多次元尺度構成法（Ｍｕｌｔｉｄｉｍｅｎｓｉｏｎａｌ  Ｓｃａｌｉｎｇ；ＭＤＳ）、射影追跡回帰（Ｐｒｏｊｅｃｔｉｏｎ  Ｐｕｒｓｕｉｔ  ｍｅｔｈｏｄ）、主成分回帰法（Ｐｒｉｎｃｉｐａｌ  Ｃｏｍｐｏｎｅｎｔ  Ｒｅｇｒｅｓｓｉｏｎ；ＰＣＲ）、二次判別分析法（Ｑｕａｄｒａｔｉｃ  Ｄｉｓｃｒｉｍｉｎａｎｔ  Ａｎａｌｙｓｉｓ；ＱＤＡ）、正則化判別分析法（Ｒｅｇｕｌａｒｉｚｅｄ  Ｄｉｓｃｒｉｍｉｎａｎｔ  Ａｎａｌｙｓｉｓ；ＲＤＡ）及び線形判別分析法（Ｌｉｎｅａｒ  Ｄｉｓｃｒｉｍｉｎａｎｔ  Ａｎａｌｙｓｉｓ；ＬＤＡ）等を使用することができる。好ましくは、次元低下モジュールは、主成分分析法を使用する。主成分分析法の関連公式は、式（１）、式（２）及び式（３）のように示される。
【００２９】
2020064584.tif 000005
【００３０】
2020064584.tif 000006
【００３１】
2020064584.tif 000007
【００３２】
2020064584.tif 000008
2020064584.tif 000009
【００３３】
次に、上記データは、補償するために時間補償モジュールにより処理される。監督型分類器の入力する分類データに対して同じ長さ且つ数列データであることが要求されるため、時間補償モジュールによって単位時間ごとの累積データを同一の時間長さにすることができる。
【００３４】
時間補償モジュールの補償方法としては、動的時間伸縮法（ｄｙｎａｍｉｃ  ｔｉｍｅ  ｗａｒｐｉｎｇ；ＤＴＷ）又は均等スケーリング法（Ｕｎｉｆｏｒｍ  ｓｃａｌｉｎｇ）を利用してよいを利用してよい。好ましくは、時間補償モジュールとして、均等スケーリング法を利用する。
【００３５】
均等スケーリング法を使用する場合、時間補償モジュールは、プリセット時間を提供することができる。プリセット時間は、時間合計値における最大のものに等しくてよい。つまり、第１の実施例において、１番目の訓練サンプルの時間合計値が２秒間であり、２番目の訓練サンプルの時間合計値が２．４秒間であり、最大値が２．４であるため、プリセット時間は２．４秒間に設置されてよく、プリセット時間内にあるサンプリング時点の数は６である。
【００３６】
補償を行う前に、時間補償モジュールは何れの訓練サンプルにおける何れのサンプリング時点及び前記何れのサンプリング時点の前の他のサンプリング時点のそれぞれに対応する新らしい特徴を被拡張数列とする。表５は被拡張数列表であり、Ｌljwは被拡張数列を表し、Ｌljw＝（ｙlj1,〜,ｙljw）である。次元低下モジュールにより各訓練サンプルにおけるｐ個の特徴が１つの新らしい特徴に整合されると、表７におけるｊの何れも１である。
2020064584.tif 000010
【００３７】
より詳しくは、表５において、被拡張数Ｌljwは、ｌ番目の訓練サンプルにおける１番目〜ｗ番目のサンプリング時点Ｔl1〜Ｔlw対応の全てのｊ番目の新らしい特徴ｙlj1〜ｙljwを含む。例として、拡張数列Ｌ111に対して、ｗ＝１、ｊ＝１であるため、拡張数列Ｌ111は１番目のサンプリング時点Ｔ11の１つの１番目の新らしい特徴ｙ111を有し、且つ被拡張数列Ｌ111の長さは１であり、つまり１つの数値からなる。被拡張数列Ｌ213に対して、ｗ＝３、ｊ＝１であるため、拡張数列Ｌ213は、２番目の訓練サンプルにおける１番目〜３番目のサンプリング時点Ｔ21〜Ｔ23に対応する３つの１番目の新らしい特徴ｙ211〜ｙ213を有し、且つ被拡張数列Ｌ213の長さは３であり、つまり３つの数値からなり、他についてはこのように類推すればよい。そのため、補償によって被拡張数列を拡張数列に再整合することができ、長さはプリセット時間内にあるサンプリング時点の数に等しい。第１の実施例において、プリセット時間内にあるサンプリング時点の数は６であるため、拡張数列は６個の数値からなる。従って、時間補償モジュールにより補償された後で、全ての拡張数列は６個の数値からなり、表６に示すように、Ｌ*ljwは拡張数列を表す。次元低下モジュールにより各訓練サンプルにおけるｐ個の特徴が１つの新らしい特徴に整合されると、表７におけるｊの何れも１である。
2020064584.tif 000011
【００３８】
表６における拡張数列Ｌ*ljw＝（Ｌ*ljw1,〜,Ｌ*ljwr）は、被拡張数列Ｌljwから式（４）及び式（５）により転換されたものである。
【００３９】
2020064584.tif 000012
【００４０】
2020064584.tif 000013
【００４１】
2020064584.tif 000014
【００４２】
例として、Ｌ113＝（ｙ111,ｙ112,ｙ113）はＬ*113＝（Ｌ*1131,Ｌ*1132,Ｌ*1133,Ｌ*1134,Ｌ*1135,Ｌ*1136）に拡張されるが、Ｌ*1131＝ｙ111、Ｌ*1132＝ｙ111（２×３/６＝１であるため、Ｌ113するように選択する）、Ｌ*1133＝ｙ111（３×３/６＝１．５であり、整数しか保留せずに無条件に捨てると１になるため、Ｌ113の１番目の位置にあるｙ111をＬ*113の３番目の位置に補填するように選択する）、Ｌ*1134＝ｙ112（４×３/６＝２であるため、Ｌ113の２番目の位置にあるｙ112をＬ*113の４番目の位置に補填するように選択する）、Ｌ*1135＝Ｙ１１２（５×３/６＝２．５であるため、整数しか保留せずに無条件に捨てると２になり、Ｌ113の２番目の位置にあるｙ112をＬ*113の５番目の位置に補填するように選択する）、Ｌ*1136＝ｙ113（６×３/６＝３であるため、Ｌ113の３番目の位置にあるｙ113をＬ*113の６番目の位置に補填するように選択する）。ここで特に説明すべきなのは、上記の被拡張数列の長さがプリセット時間内にあるサンプリング時点の数よりも大きく、つまり、被拡張数列の長さが予想の再整合された拡張数列の長さよりも大きい場合、式（４）及び式（５）に基づいて縮小してよく、本発明の目的を達成させることができる。
【００４３】
2020064584.tif 000015
【００４４】
上記の訓練データは、超平面を捜し出すように、サポートベクターマシンに提供されて使用してよい。サポートベクターマシンの関連公式は式（６）〜式（９）に示され、サポートベクターマシンの開始目標は式（６）に示され、式（６）を式（７）に代入して、微積分及び同値原則（「ｉｆ  ａｎｄ  ｏｎｌｙ  ｉｆ」）に基づいて式（６）、（７）を式（８）に示すように改作する。
【００４５】
2020064584.tif 000016
【００４６】
2020064584.tif 000017
【００４７】
2020064584.tif 000018
【００４８】
2020064584.tif 000019
【００４９】
Ｃはコスト係数（ｃｏｓｔ  ｖａｒｉａｂｌｅ）であり且つ０よりも大きく、Ｗは元素係数（ｅｎｔｒｉｅｓ  ｐａｒａｍｅｔｅｒ）であり、ξlはスラック変数（ｓｌａｃｋ  ｖａｒｉａｂｌｅ）であり、ｂは切片項パラメータ（ｉｎｔｅｒｃｅｐｔ  ｔｅｒｍ）であり、αd、αeはラグランジュ乗数（ｌａｇｒａｎｇｅ  ｍｕｌｔｉｐｌｉｅｒ）であり、Φは放射基底関数（ｒａｄｉａｌ  ｂｉａｓ  ｆｕｎｃｔｉｏｎ）であり、超平面を非線形切割まで広める。Ｌ*l、Ｌ*d及びＬ*eは上記の拡張値Ｌ*ljwrを表し、簡単に模式的に示すために他の変数を省略し、ｄ、ｅの何れも変数である。
【００５０】
サポートベクターマシンは、この訓練データにより、超平面を探して判断決定を補助することができる。
【００５１】
データの処理工程１２０において、車両が交差点を経由する場合、環境感知ユニットによってｐ個の特徴をリアルタイムに収集することができる。環境感知ユニットは、レーダー、カメラ、ＧＰＳ測位装置等の複数の感知装置を含んでよい。感知装置は、距離、車の速度等を検知することができ、ｐ個の特徴を感知することができるが、その種類や数はこれに限定されない。車両がサンプリング時点ごとに収集したｐ個の特徴の何れも次元低下モジュール及び時間補償モジュールに入って、上記のように処理される。次に、決定工程１３０において、処理されたデータがサポートベクターマシンに入って、由于サポートベクターマシンが事前に訓練過程によって超平面を探したため、リアルタイムに取得したｐ個の特徴が処理された後でサポートベクターマシンに入ると、分類結果が発生し、分類結果に基づいて例えば減速、加速又は定速のような車両の運転行為を決める。
【００５２】
図２、図３及び図４を参照されたい。図２は、図１によるサポートベクターマシンに基づく交差点知能運転方法１００の第１の模擬訓練を示す。図３は、図１によるサポートベクターマシンに基づく交差点知能運転方法１００の第２の模擬訓練を示す。図４は、図１によるサポートベクターマシンに基づく交差点知能運転方法１００の第３の模擬訓練を示す。第１の模擬訓練、第２の模擬訓練及び第３の模擬訓練において、車両Ｖ１がＴ状の交差点を経過するが、第１の模擬訓練の場合、横方向道路Ｒ１に如何なる対向車もなく、第２の模擬訓練の場合、横方向道路Ｒ１の左側に対向車Ｖ２があり、第３の模擬訓練の場合、横方向道路Ｒ１の右側に対向車Ｖ２がある。
【００５３】
車両Ｖ１の速度は時速４０kmであり、対向車Ｖ２の速度は時速１５km〜時速４０kmにあ
る。収集される７個の特徴は、車両Ｖ１の対向車Ｖ２に対する横方向速度、車両Ｖ１の対向車Ｖ２に対する横方向加速度、車両Ｖ１の対向車Ｖ２に対する縦方向速度、車両Ｖ１の対向車Ｖ２に対する縦方向加速度、車両Ｖ１と対向車Ｖ２との距離、車両Ｖ１と交差点との距離、及び対向車Ｖ２の速度である。且つ第１の模擬訓練、第２の模擬訓練及び第３の模擬訓練は別々に２０个訓練サンプルを含み、当時の決定は減速、定速及び加速等の行為を含み、第１の模擬訓練のプリセット時間は１６．９秒間であり、第２の模擬訓練のプリセット時間は２８．８秒間であり、第３の模擬訓練のプリセット時間は２１．７秒間である。
【００５４】
図５、図６及び図７を参照されたい。図５は、図２の第１の模擬訓練の第１の累積率を示す。図６は、図３の第２の模擬訓練の第１の累積率を示す。図７は、図４の第３の模擬訓練の第１の累積率を示す。第１の模擬訓練の平均第１の累積率は０．９６１９であり、第２の模擬訓練の平均第１の累積率は０．７５８８であり、第３の模擬訓練の平均第１の累積率は０．８０１４であり、上記の第１の累積率の何れも０．７以上であるので、次元低下処理をされた情報が既に元のデータをできる限り解釈したことが判明され、要求に符合する。
【００５５】
表８は、第１の模擬訓練と同一の状況で、第１の比較例と本願のサポートベクターマシンに基づく交差点知能運転方法１００を使用する場合の決定結果の精確度（ＡＣ）の比較を表す。表８から分かるように、サポートベクターマシンに基づく交差点知能運転方法１００を使用する場合の決定の精確度が高い。第１の比較例でも、サポートベクターマシンによって分類するが、そのサポートベクターマシンが原始データ訓練をしか経過しないことに、異なっている。
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【００５６】
表９は、第２の模擬訓練と同一である場合、第２の比較例と本願のサポートベクターマシンに基づく交差点知能運転方法１００を使用する場合の決定結果の精確度（ＡＣ）の比較を表す。表９から分かるように、サポートベクターマシンに基づく交差点知能運転方法１００を使用する場合の決定の精確度が高い。第２の比較例でも、サポートベクターマシンによって分類するが、そのサポートベクターマシンが原始データ訓練をしか経過しないことに、異なっている。
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【００５７】
表１０は、第３の模擬訓練と同一である場合、第３の比較例と本願のサポートベクターマシンに基づく交差点知能運転方法１００を使用する場合の決定結果の精確度（ＡＣ）の比較を表す。表１０から分かるように、サポートベクターマシンに基づく交差点知能運転方法１００を使用する場合の決定の精確度が高い。第３の比較例でも、サポートベクターマシンによって分類するが、そのサポートベクターマシンが原始データ訓練をしか経過しないことに、異なっている。
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【００５８】
ここで特に説明すべきなのは、上記の全てのテストの何れもＰｒｅＳｃａｎの模擬結果であるが、実際な道路でテストしてもよい。
【００５９】
本発明の第２の実施例において、サポートベクターマシンの提供工程において、時間補償モジュールにプリセット時間を提供させ、時間補償モジュールは何れの訓練サンプルにおける何れのサンプリング時点及び前記何れのサンプリング時点の前の他のサンプリング時点のそれぞれに対応する新らしい特徴を被拡張数列とし、且つ被拡張数列の長さがプリセット時間内にあるサンプリング時点の数よりも小さい場合、被拡張数列に前記サンプリング時点の次のサンプリング時点の見積り値を補填した後で新らしい被拡張数列を形成し、且つ時間補償モジュール新らしい被拡張数列を拡張数列に再整合し、拡張数列の長さはプリセット時間内にあるサンプリング時点の数に等しい。
【００６０】
より詳しくは、仮定原始データは表１及び表２のデータを含み、プリセット時間は２．４秒間であり、被拡張数列は表５に示される。表５における累積サンプリング時点０〜Ｔ11の時の対応する被拡張数列の長さは１であり、プリセット時間内にあるサンプリング時点の数（６に等しい）よりも小さく、且つこの累積サンプリング時点０〜Ｔ11で次のサンプリング時点Ｔ12のデータが取得されていないため、サンプリング時点Ｔ12に対応する見積り値ｙ'1j2を補填することができる。同様に、表５において、全ての累積サンプリング時点の対応する被拡張数列の長さの何れも６より小さいため、それぞれ見積り値を補填することが必要であり、新らしい被拡張数列Ｌ'ljw表は表１１に示され、ｙ'ljwは見積り値を表す。ここで特に説明すべきなのは、表１１の新らしい被拡張数列において、累積サンプリング時点０〜Ｔ15、０〜Ｔ25対応の被拡張数列の長さは６であり、更に補償する必要はないが、新らしい被拡張数列と被拡張数列との差異を明らかに表現するために、列記したが、本発明はこれに限定されない。
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【００６１】
2020064584.tif 000024
【００６２】
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【００６３】
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【００６４】
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【００６５】
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【００６６】
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【００６７】
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【００６８】
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【００６９】
最後に、過去の時間点で次の単位時間を予測する条件分布（ｃｏｎｄｉｔｉｏｎａｌ  ｄｉｓｔｒｉｂｕｔｉｏｎ）を求め、つまり、累積サンプリング時点０〜Ｔ11でサンプリング時点Ｔ12の条件分布を予測することができる。条件分布は、（１６）、式（１７）に示される。
【００７０】
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【００７１】
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【００７２】
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【００７３】
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【００７４】
表１２は、見積り値の加えられた第１の模擬訓練での決定結果の精確度を表す。表１３は、見積り値の加えられた第２の模擬訓練での決定結果の精確度を表す。表１４は、見積り値の加えられた第３の模擬訓練での決定結果の精確度を表す。表１２、表１３及び表１４の結果から分かるように、見積り値を加えると、決定の精確度を更に向上させることができる。
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【００７５】
図８を参照されたい。図８は、本発明の第３の実施例によるサポートベクターマシンに基づく交差点知能運転システム２００を示すブロック図である。サポートベクターマシンに基づく交差点知能運転システム２００は、車両に適用され、処理ユニット２１０と、環境感知ユニット２２０と、を備える。処理ユニットは、次元低下モジュール２１１、時間補償モジュール２１２及びサポートベクターマシン２１３を含む。次元低下モジュール２１１は、複数のサンプリング時点におけるサンプリング時点のそれぞれに対応するｐ個の特徴をｋ個の新らしい特徴に整合し、ｐ、ｋは正整数であり、且つｐ＞ｋである。時間補償モジュール２１２は、プリセット時間を提供し、何れのサンプリング時点及び前記何れのサンプリング時点の前の他のサンプリング時点のそれぞれに対応する新らしい特徴を被拡張数列とし、且つ被拡張数列を拡張数列に再整合し、拡張数列の長さはプリセット時間内にあるサンプリング時点の数に等しい。サポートベクターマシン２１３は、訓練データにより訓練され、訓練データは原始データから次元低下モジュール２１１及び時間補償モジュール２１２により処理されて得られ、原始データは複数の訓練サンプルを含み、各訓練サンプルは交差点を通る時間合計値、及び時間合計値内の各サンプリング時点に対応するｐ個の特徴及び当時の決定を含む。
【００７６】
環境感知ユニット２２０は、車両に設けられ、且つ処理ユニット２１０に信号的に接続され、ｐ個の特徴を取得することに用いられる。環境感知ユニット２２０により取得されたｐ個の特徴を、処理ユニット２１０の次元低下モジュール２１１及び時間補償モジュール２１２により処理された後で、サポートベクターマシン２１３に提供して分類する。サポートベクターマシン２１３の分類結果は車両の運転行為を決めることに用いられる。
【００７７】
これにより、車両の交差点を経過する場合の加速、減速又は定速行為に対する決定を補助することができる。次元低下モジュール２１１、時間補償モジュール２１２の処理細部及びサポートベクターマシン２１３との関係については、上記に説明されたので、ここで繰り返して説明しない。ｐ個の特徴は、車両の対向車に対する横方向速度、車両の対向車に対する横方向加速度、車両の対向車に対する縦方向速度、車両の対向車に対する縦方向加速度、車両と対向車との距離、車両と交差点との距離及び対向車の速度を含んでよい。環境感知ユニット２２０は、レーダー、カメラ及びＧＰＳ測位装置の少なくとも１つを含んでよい。又は、当時の決定は、加速、減速又は定速の少なくとも１つを含んでよい。
【００７８】
本発明を実施形態により前記の通りに開示したが、これは本発明を限定するものではなく、当業者なら誰でも、本発明の精神と領域から逸脱しない限り、多様の変更や修飾を加えることができる。従って、本発明の保護範囲は、後の特許請求の範囲で指定した内容を基準とするものである。
【符号の説明】
【００７９】
１００、２００  サポートベクターマシンに基づく交差点知能運転システム
１１０  サポートベクターマシンの提供工程
１２０  データの処理工程
１３０  決定工程
２１０  処理ユニット
２１１  次元低下モジュール
２１２  時間補償モジュール
２１３  サポートベクターマシン
２２０  環境感知ユニット
Ｖ１  車両
Ｖ２  対向車
Ｒ１  横方向道路
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
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【図５】
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【図６】
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【図７】
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【図８】
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【手続補正書】
【提出日】令和2年1月8日(2020.1.8)
【手続補正１】
【補正対象書類名】特許請求の範囲
【補正対象項目名】全文
【補正方法】変更
【補正の内容】
【特許請求の範囲】
【請求項１】
車両に適用されるサポートベクターマシンに基づく交差点知能運転方法において、
予め訓練過程を経過したサポートベクターマシンを提供し、前記訓練過程において、訓練データを前記サポートベクターマシンに提供し、前記訓練データは原始データから次元低下モジュール及び時間補償モジュールにより処理されて得られ、前記原始データは複数の訓練サンプルを含み、各前記訓練サンプルは交差点を通る時間合計値、及び前記時間合計値内の複数のサンプリング時点のそれぞれに対応するｐ個の特徴及び当時の決定を含み、前記次元低下モジュールは前記ｐ個の特徴をｋ個の新らしい特徴に整合し、前記時間補償モジュールはプリセット時間を提供し、何れの前記訓練サンプルにおける何れの前記サンプリング時点及び前記何れのサンプリング時点の前の他の前記サンプリング時点のそれぞれに対応する前記新らしい特徴を被拡張数列とし、且つ前記被拡張数列を拡張数列に再整合し、前記拡張数列の長さは前記プリセット時間内にある前記サンプリング時点の数に等しく、ｐ、ｋは正整数であり、且つｐ＞ｋであるサポートベクターマシンの提供工程と、
環境感知ユニットにより取得された前記ｐ個の特徴を前記次元低下モジュール及び前記時間補償モジュールにより処理された後で、前記サポートベクターマシンに提供して分類するデータの処理工程と、
前記サポートベクターマシンの分類結果に基づいて前記車両の運転行為を決める決定工程と、
を含むサポートベクターマシンに基づく交差点知能運転方法。
【請求項２】
前記次元低下モジュールは、主成分分析法を使用する請求項１に記載のサポートベクターマシンに基づく交差点知能運転方法。
【請求項３】
前記時間補償モジュールは、均等スケーリング法を使用する請求項１に記載のサポートベクターマシンに基づく交差点知能運転方法。
【請求項４】
前記プリセット時間は、前記時間合計値における最大のものに等しい請求項１に記載のサポートベクターマシンに基づく交差点知能運転方法。
【請求項５】
前記ｐ個の特徴は、前記車両の対向車に対する横方向速度、前記車両の前記対向車に対する横方向加速度、前記車両の前記対向車に対する縦方向速度、前記車両の前記対向車に対する縦方向加速度、前記車両と前記対向車との距離、前記車両と前記交差点との距離及び前記対向車の速度を含む請求項１に記載のサポートベクターマシンに基づく交差点知能運転方法。
【請求項６】
前記原始データにおける前記特徴は前記環境感知ユニットにより取得され、前記環境感知ユニットは、レーダー、カメラ及びＧＰＳ測位装置の少なくとも１つを含む請求項１に記載のサポートベクターマシンに基づく交差点知能運転方法。
【請求項７】
車両に適用されるサポートベクターマシンに基づく交差点知能運転方法において、
予め訓練過程を経過したサポートベクターマシンを提供し、前記訓練過程において、訓練データを前記サポートベクターマシンに提供し、前記訓練データは原始データから次元低下モジュール及び時間補償モジュールにより処理されて得られ、前記原始データは複数の訓練サンプルを含み、各前記訓練サンプルは交差点を通る時間合計値、及び前記時間合計値内の複数のサンプリング時点のそれぞれに対応するｐ個の特徴及び当時の決定を含み、前記次元低下モジュールは前記ｐ個の特徴をｋ個の新らしい特徴に整合し、前記時間補償モジュールはプリセット時間を提供し、何れの前記訓練サンプルにおける何れの前記サンプリング時点及び前記何れのサンプリング時点の前の他の前記サンプリング時点のそれぞれに対応する前記新らしい特徴を被拡張数列とし、且つ前記被拡張数列の長さが前記プリセット時間内にある前記サンプリング時点の数よりも小さい場合、前記被拡張数列に見積り値を補填した後で新らしい被拡張数列を形成し、且つ前記時間補償モジュールは前記新らしい被拡張数列を拡張数列に再整合し、前記拡張数列の長さは前記プリセット時間内にある前記サンプリング時点の数に等しく、ｐ、ｋは正整数であり、且つｐ＞ｋであるサポートベクターマシンの提供工程と、
環境感知ユニットにより取得された前記ｐ個の特徴を前記次元低下モジュール及び前記時間補償モジュールにより処理された後で、前記サポートベクターマシンに提供して分類するデータの処理工程と、
前記サポートベクターマシンの分類結果に基づいて前記車両の運転行為を決める決定工程と、
を含む車両に適用されるサポートベクターマシンに基づく交差点知能運転方法。
【請求項８】
前記次元低下モジュールは、主成分分析法を使用する請求項７に記載のサポートベクターマシンに基づく交差点知能運転方法。
【請求項９】
前記時間補償モジュールは、均等スケーリング法を使用する請求項７に記載のサポートベクターマシンに基づく交差点知能運転方法。
【請求項１０】
車両に適用されるサポートベクターマシンに基づく交差点知能運転システムにおいて、
複数のサンプリング時点のそれぞれに対応するｐ個の特徴をｋ個の新らしい特徴に整合し、ｐ、ｋは正整数であり、且つｐ＞ｋである次元低下モジュールと、プリセット時間を提供し、何れの前記サンプリング時点及び前記何れのサンプリング時点の前の他の前記サンプリング時点のそれぞれに対応する前記新らしい特徴を被拡張数列とし、且つ前記被拡張数列を拡張数列に再整合し、前記拡張数列の長さは前記プリセット時間内にある前記サンプリング時点の数に等しい時間補償モジュールと、訓練データにより訓練され、前記訓練データは原始データから前記次元低下モジュール及び前記時間補償モジュールにより処理されて得られ、前記原始データは複数の訓練サンプルを含み、各前記訓練サンプルは交差点を通る時間合計値、及び前記時間合計値内の各前記サンプリング時点に対応する前記ｐ個の特徴及び当時の決定を含むサポートベクターマシンと、を含み、前記車両に設けられる処理ユニットと、
前記車両に設けられ、且つ前記処理ユニットに信号的に接続される環境感知ユニットと、
を備え、
前記環境感知ユニットにより取得された前記ｐ個の特徴を前記処理ユニットの前記次元低下モジュール及び前記時間補償モジュールにより処理された後で、前記サポートベクターマシンに提供して分類し、前記サポートベクターマシンの分類結果は前記車両の運転行為を決めることに用いられるサポートベクターマシンに基づく交差点知能運転システム。
【請求項１１】
前記ｐ個の特徴は、前記車両の対向車に対する横方向速度、前記車両の前記対向車に対する横方向加速度、前記車両の前記対向車に対する縦方向速度、前記車両の前記対向車に対する縦方向加速度、前記車両と前記対向車との距離、前記車両と前記交差点との距離及び前記対向車の速度を含む請求項１０に記載のサポートベクターマシンに基づく交差点知能運転システム。
【請求項１２】
前記環境感知ユニットは、レーダー、カメラ及びＧＰＳ測位装置の少なくとも１つを含む請求項１０に記載のサポートベクターマシンに基づく交差点知能運転システム。
【請求項１３】
前記当時の決定は、加速、減速又は定速の少なくとも１つを含む請求項１０に記載のサポートベクターマシンに基づく交差点知能運転システム。