論文の概要: A Physics-Informed Deep Learning Paradigm for Car-Following Models
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2012.13376v2
- Date: Fri, 25 Dec 2020 22:56:35 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2021-04-25 11:28:02.314430
- Title: A Physics-Informed Deep Learning Paradigm for Car-Following Models
- Title（参考訳）: 自動車追従モデルのための物理インフォームドディープラーニングパラダイム
- Authors: Zhaobin Mo, Xuan Di, Rongye Shi
- Abstract要約: 物理モデルによるニューラルネットワークに基づくカーフォローモデルの開発を行っています。
2種類のPIDL-CFM問題について検討し,その1つは加速のみを予測し,もう1つは加速のみを予測し,モデルパラメータを発見する。
その結果,無力者よりも物理によって学習されるニューラルネットの性能が向上した。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.093890460224435
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Car-following behavior has been extensively studied using physics-based
models, such as the Intelligent Driver Model. These models successfully
interpret traffic phenomena observed in the real-world but may not fully
capture the complex cognitive process of driving. Deep learning models, on the
other hand, have demonstrated their power in capturing observed traffic
phenomena but require a large amount of driving data to train. This paper aims
to develop a family of neural network based car-following models that are
informed by physics-based models, which leverage the advantage of both
physics-based (being data-efficient and interpretable) and deep learning based
(being generalizable) models. We design physics-informed deep learning for
car-following (PIDL-CF) architectures encoded with two popular physics-based
models - IDM and OVM, on which acceleration is predicted for four traffic
regimes: acceleration, deceleration, cruising, and emergency braking. Two types
of PIDL-CFM problems are studied, one to predict acceleration only and the
other to jointly predict acceleration and discover model parameters. We also
demonstrate the superior performance of PIDL with the Next Generation
SIMulation (NGSIM) dataset over baselines, especially when the training data is
sparse. The results demonstrate the superior performance of neural networks
informed by physics over those without. The developed PIDL-CF framework holds
the potential for system identification of driving models and for the
development of driving-based controls for automated vehicles.
- Abstract（参考訳）: 自動車追従挙動は、インテリジェントドライバモデルのような物理モデルを用いて広く研究されている。
これらのモデルは現実世界で観測される交通現象をうまく解釈するが、運転の複雑な認知過程を完全に捉えることはできない。
一方、ディープラーニングモデルは、観測された交通現象を捉える能力を示しているが、トレーニングには大量の運転データを必要とする。
本稿では、物理モデル(データ効率および解釈可能)とディープラーニングモデル(一般化可能)の両方の利点を生かした、物理モデルから情報を得たニューラルネットワークに基づくカーフォローモデルの一群を開発することを目的とする。
我々は,自動車追従(PIDL-CF)アーキテクチャを2つの物理モデル - IDMとOVM - で符号化した物理インフォームドディープラーニングを設計し,加速,減速,巡航,緊急ブレーキの4つの交通系に対して加速を予測した。
2種類のPIDL-CFM問題について検討し,その1つは加速のみを予測し,もう1つは加速のみを予測し,モデルパラメータを発見する。
また,次世代シミュレーション(ngsim)データセットがベースライン上,特にトレーニングデータがスパースする場合において,pidlの優れた性能を示す。
その結果,無力者よりも物理によって学習されるニューラルネットの性能が向上した。
開発したPIDL-CFフレームワークは、駆動モデルのシステム識別と、自動車両の駆動制御の開発の可能性を秘めている。
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