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Advanced Driver Intention Inference -  Dongpu Cao,  Chen Lv,  Yang Xing

Advanced Driver Intention Inference (eBook)

Theory and Design
eBook Download: EPUB
2020 | 1. Auflage
258 Seiten
Elsevier Science (Verlag)
978-0-12-819114-9 (ISBN)
Systemvoraussetzungen
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Advanced Driver Intention Inference: Theory and Design describes one of the most important function for future ADAS, namely, the driver intention inference. The book contains the state-of-art knowledge on the construction of driver intention inference system, providing a better understanding on how the human driver intention mechanism will contribute to a more naturalistic on-board decision system for automated vehicles. - Features examples of using machine learning/deep learning to build industry products - Depicts future trends for driver behavior detection and driver intention inference - Discuss traffic context perception techniques that predict driver intentions such as Lidar and GPS

Yang Xing received his Ph. D. degree from Cranfield University, UK, in 2018. He is currently a research fellow with the department of mechanical and aerospace engineering at Nanyang Technological University, Singapore. His research interests include machine learning, driver behavior modeling, intelligent multi-agent collaboration, and intelligent/autonomous vehicles. His work focuses on the understanding of driver behaviors using machine-learning methods and intelligent and automated vehicle design. He received the IV2018 Best Workshop/Special Issue Paper Award. Dr. Xing serves as a Guest Editor for IEEE Internet of Thing, and he is an active reviewer for IEEE Transactions on Vehicular Technology, Industrial Electronics, and Intelligent Transportation Systems.
Advanced Driver Intention Inference: Theory and Design describes one of the most important function for future ADAS, namely, the driver intention inference. The book contains the state-of-art knowledge on the construction of driver intention inference system, providing a better understanding on how the human driver intention mechanism will contribute to a more naturalistic on-board decision system for automated vehicles. - Features examples of using machine learning/deep learning to build industry products- Depicts future trends for driver behavior detection and driver intention inference- Discuss traffic context perception techniques that predict driver intentions such as Lidar and GPS
Erscheint lt. Verlag 15.3.2020
Sprache englisch
Themenwelt Technik Fahrzeugbau / Schiffbau
ISBN-10 0-12-819114-7 / 0128191147
ISBN-13 978-0-12-819114-9 / 9780128191149
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