<?xml version="1.0"?>
<rdf:RDF xmlns:rdf="http://www.w3.org/1999/02/22-rdf-syntax-ns#" xmlns:dc="http://purl.org/dc/elements/1.1/"><rdf:Description rdf:about="https://repozitorij.uni-lj.si/IzpisGradiva.php?id=164915"><dc:title>Razvoj metrik za ocenjevanje udobnosti vožnje v avtonomnih vozilih</dc:title><dc:creator>Valič,	David	(Avtor)
	</dc:creator><dc:creator>Sodnik,	Jaka	(Mentor)
	</dc:creator><dc:subject>mobilna aplikacija</dc:subject><dc:subject>zajem podatkov</dc:subject><dc:subject>udobje vožnje</dc:subject><dc:subject>metrike udobja vožnje</dc:subject><dc:description>Avtonomna vožnja je zelo relevantna tema, ki postaja ključna za prihodnost transporta. Poleg varnosti v avtonomnem vozilu je zelo pomemben tudi občutek udobja. Da lahko sistem za avtonomno vožnjo razume, kaj je udobno in kaj ne, so potrebne metrike za ocenjevanje udobja vožnje. Magistrska naloga se posveča razvoju metrik, ki lahko za poljubno vožnjo ocenijo njeno udobje. 

Naloga je sestavljena iz štirih delov. V prvem delu je predstavljen razvoj mobilne aplikacije za zajem podatkov premikanja avtomobila med vožnjo in istočasno tudi psihofizične lastnosti potnika ter potnikova ocena opravljene vožnje. Drugi del opisuje uporabniško študijo, v kateri je bila aplikacija preizkušena s potniki v pravem vozilu. Skupaj je bilo opravljenih 27 različnih voženj s šestimi potniki. Tretji del predstavlja analizo in obdelavo podatkov za nadaljnjo uporabo pri razvoju metrik. Zadnji del naloge predstavi nekaj različnih poskusov razvoja metrik za ocenjevanje udobja vožnje. 

Kot najboljša izmed razvitih metrik se je izkazala metrika, ki določi oceno vožnje na podlagi pravil za različne pospeške. Metrike na podlagi strojnega učenja se niso obnesle najbolje zaradi majhne količine zajetih podatkov.</dc:description><dc:date>2024</dc:date><dc:date>2024-11-15 15:04:34</dc:date><dc:type>Magistrsko delo</dc:type><dc:identifier>164915</dc:identifier><dc:language>sl</dc:language></rdf:Description></rdf:RDF>
