論文の概要: Automatic extraction of similar traffic scenes from large naturalistic datasets using the Hausdorff distance

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2206.13386v1
• Date: Fri, 17 Jun 2022 06:59:51 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-07-04 03:42:44.968484
• Title: Automatic extraction of similar traffic scenes from large naturalistic datasets using the Hausdorff distance
• Title（参考訳）: ハウスドルフ距離を用いた大規模自然主義データセットからの類似交通シーンの自動抽出
• Authors: Olger Siebinga, Arkady Zgonnikov, David Abbink
• Abstract要約: 集合の数学的距離計量であるハウスドルフ距離を用いる4段階抽出法を提案する。 この方法により、コストと時間を要する運転シミュレーション実験を必要とせず、操作的および戦術的人間の行動の変動について検討することができる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Recently, multiple naturalistic traffic datasets of human-driven trajectories have been published (e.g., highD, NGSim, and pNEUMA). These datasets have been used in studies that investigate variability in human driving behavior, for example for scenario-based validation of autonomous vehicle (AV) behavior, modeling driver behavior, or validating driver models. Thus far, these studies focused on the variability on an operational level (e.g., velocity profiles during a lane change), not on a tactical level (i.e., to change lanes or not). Investigating the variability on both levels is necessary to develop driver models and AVs that include multiple tactical behaviors. To expose multi-level variability, the human responses to the same traffic scene could be investigated. However, no method exists to automatically extract similar scenes from datasets. Here, we present a four-step extraction method that uses the Hausdorff distance, a mathematical distance metric for sets. We performed a case study on the highD dataset that showed that the method is practically applicable. The human responses to the selected scenes exposed the variability on both the tactical and operational levels. With this new method, the variability in operational and tactical human behavior can be investigated, without the need for costly and time-consuming driving-simulator experiments.
• Abstract（参考訳）: 近年、人間駆動軌道の複数の自然なトラフィックデータセット(HighD、NGSim、pNEUMAなど)が公表されている。 これらのデータセットは、例えば、自動運転車(AV)の挙動のシナリオベースの検証、ドライバの振る舞いのモデリング、ドライバーモデルの検証など、人間の運転行動の変動性を研究する研究で使用されている。 これまでの研究では、戦術的なレベル(車線変更の有無)ではなく、運用レベルの変動性(車線変更時の速度プロファイルなど)に焦点を当てている。 両レベルの変動性を調べることは、複数の戦術行動を含むドライバーモデルとavを開発するために必要である。 マルチレベル変動を明らかにするために,同じ交通シーンに対する人間の反応を調べることができる。 しかし、データセットから同様のシーンを自動的に抽出する手法は存在しない。 本稿では,集合の数学的距離計量であるハウスドルフ距離を用いた4段階抽出法を提案する。 本研究では,本手法が実際に適用可能であることを示す高次元データセットのケーススタディを行った。 選択されたシーンに対する人間の反応は、戦術レベルと作戦レベルの両方の変動を露呈した。 この新しい手法では、コストと時間を要する運転シミュレーション実験を必要とせずに、操作的および戦術的な人間の行動の変動を調査できる。

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