論文の概要: Prediction-Based Reachability Analysis for Collision Risk Assessment on Highways

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2205.01357v1
• Date: Tue, 3 May 2022 07:58:02 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-05-04 21:57:40.294645
• Title: Prediction-Based Reachability Analysis for Collision Risk Assessment on Highways
• Title（参考訳）: 道路衝突リスク評価のための予測に基づく到達可能性解析
• Authors: Xinwei Wang, Zirui Li, Javier Alonso-Mora, Meng Wang
• Abstract要約: 本稿では,高速道路における衝突危険度予測手法を提案する。 我々は,車両状態を伝搬する多モード確率加速度分布を提供する加速度予測モデルを開発した。 提案した衝突検出アプローチはアジャイルであり、カットインクラッシュイベントにおける衝突の特定に有効である。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 18.18842948832662
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Real-time safety systems are crucial components of intelligent vehicles. This paper introduces a prediction-based collision risk assessment approach on highways. Given a point mass vehicle dynamics system, a stochastic forward reachable set considering two-dimensional motion with vehicle state probability distributions is firstly established. We then develop an acceleration prediction model, which provides multi-modal probabilistic acceleration distributions to propagate vehicle states. The collision probability is calculated by summing up the probabilities of the states where two vehicles spatially overlap. Simulation results show that the prediction model has superior performance in terms of vehicle motion position errors, and the proposed collision detection approach is agile and effective to identify the collision in cut-in crash events.
• Abstract（参考訳）: リアルタイム安全システムは知的車両の重要な構成要素である。 本稿では,高速道路における衝突リスク評価手法を提案する。 点質量車両力学系が与えられた場合、車両状態分布の2次元運動を考慮した確率的前方到達セットが最初に確立される。 そこで我々は,車両状態を伝搬する多モード確率加速度分布を提供する加速度予測モデルを開発した。 衝突確率は、2台の車両が空間的に重なる状態の確率を和算して算出する。 シミュレーションの結果,車両の走行位置の誤差から予測モデルの性能が向上し,衝突検出手法がアジャイルであり,衝突事故の特定に有効であることが示唆された。

関連論文リスト

• Collision Probability Distribution Estimation via Temporal Difference Learning [0.46085106405479537]
  累積衝突確率分布を推定する先駆的なフレームワークであるCollisionProを紹介する。 我々は、強化学習の文脈において、我々の枠組みを定式化し、安全に配慮したエージェントの道を開く。 現実的な自律運転シミュレータを用いて,本フレームワークの総合的な検討を行った。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-07-29T13:32:42Z)
• Edge-Assisted ML-Aided Uncertainty-Aware Vehicle Collision Avoidance at Urban Intersections [12.812518632907771]
  都市横断路におけるプリエンプティブ衝突を検出する新しい枠組みを提案する。 5Gネットワークのマルチアクセスエッジコンピューティングプラットフォームを利用する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-04-22T18:45:40Z)
• Trajectory Prediction with Observations of Variable-Length for Motion Planning in Highway Merging scenarios [5.193470362635256]
  既存の手法では、2秒以上の一定期間の観測がなければ、車両の予測を開始することはできない。 本稿では,1フレーム以上の観測長を扱うために特別に訓練されたトランスフォーマーを用いた軌道予測手法を提案する。 2つの大規模高速道路軌道データセットを用いて提案手法の総合評価を行う。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-06-08T18:03:48Z)
• Model Predictive Control with Gaussian-Process-Supported Dynamical Constraints for Autonomous Vehicles [82.65261980827594]
  本研究では、学習したガウス過程を利用して人間の運転行動を予測する自動運転車のモデル予測制御手法を提案する。 マルチモード予測制御アプローチは、人間のドライバーの意図を考察する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-03-08T17:14:57Z)
• P4P: Conflict-Aware Motion Prediction for Planning in Autonomous Driving [28.948224519638913]
  我々は、新しいコンフリクト関連指標を用いて最先端の予測器を評価する。 本稿では,物理に基づく軌道生成器と学習に基づく予測器を組み合わせた,シンプルだが効果的な代替手段を提案する。 我々の予測器であるP4Pは、現実的なインタラクティブな運転シナリオにおいて、既存の学習ベースの予測器よりも優れた性能を達成する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-11-03T07:51:40Z)
• AdvDO: Realistic Adversarial Attacks for Trajectory Prediction [87.96767885419423]
  軌道予測は、自動運転車が正しく安全な運転行動を計画するために不可欠である。 我々は,現実的な対向軌道を生成するために,最適化に基づく対向攻撃フレームワークを考案する。 私たちの攻撃は、AVが道路を走り去るか、シミュレーション中に他の車両に衝突する可能性がある。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-09-19T03:34:59Z)
• Safety-aware Motion Prediction with Unseen Vehicles for Autonomous Driving [104.32241082170044]
  本研究では,無人運転用無人車を用いた新しい作業,安全を意識した動作予測手法について検討する。 既存の車両の軌道予測タスクとは異なり、占有率マップの予測が目的である。 私たちのアプローチは、ほとんどの場合、目に見えない車両の存在を予測できる最初の方法です。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-09-03T13:33:33Z)
• Congestion-aware Multi-agent Trajectory Prediction for Collision Avoidance [110.63037190641414]
  渋滞パターンを明示的に学習し、新しい「センス--学習--Reason--予測」フレームワークを考案する。 学習段階を2段階に分解することで、「学生」は「教師」から文脈的手がかりを学習し、衝突のない軌跡を生成する。 実験では,提案モデルが合成データセットにおいて衝突のない軌道予測を生成できることを実証する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-03-26T02:42:33Z)
• Generating and Characterizing Scenarios for Safety Testing of Autonomous Vehicles [86.9067793493874]
  最先端運転シミュレータを用いて,テストシナリオを特徴付け,生成するための効率的なメカニズムを提案する。 次世代シミュレーション(NGSIM)プロジェクトにおける実運転データの特徴付けに本手法を用いる。 事故回避の複雑さに基づいてメトリクスを定義してシナリオをランク付けし、事故発生の可能性を最小限に抑えるための洞察を提供します。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-03-12T17:00:23Z)
• Deep Learning with Attention Mechanism for Predicting Driver Intention at Intersection [2.1699196439348265]
  提案手法は、高度運転支援システム(ADAS)および自動運転車のアクティブ安全システムの一部として適用されることを約束している。 提案手法の性能評価を行い,本手法が他の手法よりも優れていることを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-06-10T16:12:00Z)
• The Importance of Prior Knowledge in Precise Multimodal Prediction [71.74884391209955]
  道路にはよく定義された地形、地形、交通規則がある。 本稿では,構造的事前を損失関数として組み込むことを提案する。 実世界の自動運転データセットにおけるアプローチの有効性を実証する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-06-04T03:56:11Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。