論文の概要: A Generative Car-following Model Conditioned On Driving Styles
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2112.05399v1
- Date: Fri, 10 Dec 2021 09:04:13 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2021-12-13 21:44:42.200557
- Title: A Generative Car-following Model Conditioned On Driving Styles
- Title（参考訳）: 運転スタイルに基づく生成的車追従モデル
- Authors: Yifan Zhang, Xinhong Chen, Jianping Wang, Zuduo Zheng, Kui Wu
- Abstract要約: 自動車追尾(CF)モデリングは、過去数十年で研究の関心が高まりつつある。
本稿では,動的CFの挙動を高精度に評価できる新しい生成型CFモデルを提案する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 13.323897222376756
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Car-following (CF) modeling, an essential component in simulating human CF
behaviors, has attracted increasing research interest in the past decades. This
paper pushes the state of the art by proposing a novel generative hybrid CF
model, which achieves high accuracy in characterizing dynamic human CF
behaviors and is able to generate realistic human CF behaviors for any given
observed or even unobserved driving style. Specifically, the ability of
accurately capturing human CF behaviors is ensured by designing and calibrating
an Intelligent Driver Model (IDM) with time-varying parameters. The reason
behind is that such time-varying parameters can express both the inter-driver
heterogeneity, i.e., diverse driving styles of different drivers, and the
intra-driver heterogeneity, i.e., changing driving styles of the same driver.
The ability of generating realistic human CF behaviors of any given observed
driving style is achieved by applying a neural process (NP) based model. The
ability of inferring CF behaviors of unobserved driving styles is supported by
exploring the relationship between the calibrated time-varying IDM parameters
and an intermediate variable of NP. To demonstrate the effectiveness of our
proposed models, we conduct extensive experiments and comparisons, including CF
model parameter calibration, CF behavior prediction, and trajectory simulation
for different driving styles.
- Abstract（参考訳）: 自動車追跡(CF)モデリングは、人間のCF行動のシミュレーションに不可欠な要素であり、過去数十年で研究の関心が高まりつつある。
本稿では,動的な人間のcf動作を特徴付けるための高精度な生成ハイブリッドcfモデルを提案し,任意の観察された,あるいは観測されていない運転スタイルに対して現実的なcf動作を生成する。
具体的には、インテリジェントドライバモデル(IDM)を時間変化パラメータで設計し、校正することで、人間のCF動作を正確に捉えることができる。
その理由は、そのような時間変化パラメータがドライバー間の異質性、すなわちドライバ間の異質性、ドライバ間の異質性、すなわち同じドライバの駆動スタイルを変えることができるからである。
神経過程(np)モデルを適用することで、任意の観察された駆動スタイルの現実的な人間のcf行動を生成することができる。
キャリブレーションされた時間変化IDMパラメータとNPの中間変数の関係を探索することにより、未観測運転スタイルのCF挙動を推定する能力を支持する。
提案モデルの有効性を示すため, CFモデルパラメータの校正, CF挙動予測, 異なる運転スタイルの軌道シミュレーションなど, 広範囲な実験と比較を行った。
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