論文の概要: Quantification of Actual Road User Behavior on the Basis of Given Traffic Rules

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2202.09269v1
• Date: Mon, 7 Feb 2022 09:14:53 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-02-27 17:35:48.549715
• Title: Quantification of Actual Road User Behavior on the Basis of Given Traffic Rules
• Title（参考訳）: 交通ルールに基づく実際の道路利用者行動の定量化
• Authors: Daniel Bogdoll and Moritz Nekolla and Tim Joseph and J. Marius Z\"ollner
• Abstract要約: 本研究では,人間の運転データから規則適合度の分布を導出する手法を提案する。 提案手法は,オープンモーションデータセットと安全距離および速度制限ルールを用いて実証する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.731404257629232
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Driving on roads is restricted by various traffic rules, aiming to ensure safety for all traffic participants. However, human road users usually do not adhere to these rules strictly, resulting in varying degrees of rule conformity. Such deviations from given rules are key components of today's road traffic. In autonomous driving, robotic agents can disturb traffic flow, when rule deviations are not taken into account. In this paper, we present an approach to derive the distribution of degrees of rule conformity from human driving data. We demonstrate our method with the Waymo Open Motion dataset and Safety Distance and Speed Limit rules.
• Abstract（参考訳）: 道路上での運転は、すべての交通参加者の安全を確保するため、様々な交通規則によって制限されている。 しかし、人間の道路利用者は通常これらの規則に厳密に従わないため、規則の順応性は様々である。 このようなルールからの逸脱は、今日の道路交通の重要な要素である。 自律運転では、ロボットエージェントはルール偏差を考慮していない場合、交通の流れを妨害することができる。 本稿では,人間の運転データから規則適合度の分布を導出する手法を提案する。 Waymo Open Motion データセットとSafety Distance および Speed Limit ルールを用いて本手法を実証する。

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