An FPGA-Based Neuro-Fuzzy Sensor for Personalized Driving Assistance

要約

Advanced Driving-Assistance Systems（ADAS）は、ドライバータスクを自動化し、運転と車両の安全性を向上させることを目的としています。
この作業では、ADAの強化に適した、運転スタイル（DS）認識のためのインテリジェントなニューロファジーセンサーを提案しています。
運転スタイルのインテリジェントセンサーの開発は、缶バス、慣性測定ユニット、フロントレーダーからのデータを含むSHRP2研究の自然主義的な駆動データを使用します。
このシステムは、Xilinx ZynQプログラマブルシステムオンチップ（PSOC）のフィールドプログラム可能なゲートアレイ（FPGA）デバイスを使用して正常に実装されています。
ドライバーのグループの典型的なタイミングパラメーターを模倣し、これらの典型的なパラメーターを個々のDSSをモデル化するように調整できます。
Neuro-Fuzzyインテリジェントセンサーは、高速リアルタイムアクティブADAS実装を提供し、ドライバーの介入なしにその動作を安全なマージンにパーソナライズすることができます。
特に、安定した車のフォローにおけるACCの時間前向き（THW）パラメーターのパーソナライズ手順が開発され、0.53マイクロ秒のパフォーマンスが達成されました。
このパフォーマンスは、最先端のアクティブADAS仕様の要件を満たしました。

要約(オリジナル)

Advanced driving-assistance systems (ADAS) are intended to automatize driver tasks, as well as improve driving and vehicle safety. This work proposes an intelligent neuro-fuzzy sensor for driving style (DS) recognition, suitable for ADAS enhancement. The development of the driving style intelligent sensor uses naturalistic driving data from the SHRP2 study, which includes data from a CAN bus, inertial measurement unit, and front radar. The system has been successfully implemented using a field-programmable gate array (FPGA) device of the Xilinx Zynq programmable system-on-chip (PSoC). It can mimic the typical timing parameters of a group of drivers as well as tune these typical parameters to model individual DSs. The neuro-fuzzy intelligent sensor provides high-speed real-time active ADAS implementation and is able to personalize its behavior into safe margins without driver intervention. In particular, the personalization procedure of the time headway (THW) parameter for an ACC in steady car following was developed, achieving a performance of 0.53 microseconds. This performance fulfilled the requirements of cutting-edge active ADAS specifications.

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