論文の概要: Augmented Driver Behavior Models for High-Fidelity Simulation Study of
Crash Detection Algorithms
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2208.05540v2
- Date: Wed, 26 Apr 2023 14:23:14 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-04-27 18:26:43.111669
- Title: Augmented Driver Behavior Models for High-Fidelity Simulation Study of
Crash Detection Algorithms
- Title（参考訳）: 衝突検出アルゴリズムの高精度シミュレーションのための拡張ドライバ挙動モデル
- Authors: Ahura Jami, Mahdi Razzaghpour, Hussein Alnuweiri, Yaser P. Fallah
- Abstract要約: 人力車と自動車の両方を含むハイブリッド輸送システムのシミュレーションプラットフォームを提案する。
我々は、人間の運転タスクを分解し、大規模な交通シナリオをシミュレートするためのモジュラーアプローチを提供する。
我々は、大きな駆動データセットを分析し、異なる駆動特性を最もよく記述する表現的パラメータを抽出する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.064612766965483
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Developing safety and efficiency applications for Connected and Automated
Vehicles (CAVs) require a great deal of testing and evaluation. The need for
the operation of these systems in critical and dangerous situations makes the
burden of their evaluation very costly, possibly dangerous, and time-consuming.
As an alternative, researchers attempt to study and evaluate their algorithms
and designs using simulation platforms. Modeling the behavior of drivers or
human operators in CAVs or other vehicles interacting with them is one of the
main challenges of such simulations. While developing a perfect model for human
behavior is a challenging task and an open problem, we present a significant
augmentation of the current models used in simulators for driver behavior. In
this paper, we present a simulation platform for a hybrid transportation system
that includes both human-driven and automated vehicles. In addition, we
decompose the human driving task and offer a modular approach to simulating a
large-scale traffic scenario, allowing for a thorough investigation of
automated and active safety systems. Such representation through Interconnected
modules offers a human-interpretable system that can be tuned to represent
different classes of drivers. Additionally, we analyze a large driving dataset
to extract expressive parameters that would best describe different driving
characteristics. Finally, we recreate a similarly dense traffic scenario within
our simulator and conduct a thorough analysis of various human-specific and
system-specific factors, studying their effect on traffic network performance
and safety.
- Abstract（参考訳）: Connected and Automated Vehicles(CAV)の安全性と効率性の開発には、大量のテストと評価が必要である。
これらのシステムのクリティカルかつ危険な状況における運用の必要性は、その評価の負担を非常に高く、潜在的に危険であり、時間を要する。
代替案として、研究者はシミュレーションプラットフォームを使ってアルゴリズムや設計を研究し、評価しようとする。
CAVや他の車両と相互作用するドライバーや人間の動作をモデル化することは、そのようなシミュレーションの主要な課題の1つである。
人間の行動に最適なモデルを開発することは困難な課題であり、オープンな問題である一方、ドライバの行動のシミュレーターで使われる現在のモデルの大幅な拡張を示す。
本稿では,人間駆動車と自動走行車の両方を含むハイブリッド輸送システムのシミュレーションプラットフォームを提案する。
さらに、人間の運転課題を分解し、大規模交通シナリオをシミュレーションするためのモジュール方式のアプローチを提供し、自動化およびアクティブな安全システムの徹底的な調査を可能にする。
インターコネクテッドモジュールによるこのような表現は、ドライバの異なるクラスを表現するように調整できる人間解釈システムを提供する。
さらに、大きな駆動データセットを分析し、異なる駆動特性を最もよく記述する表現的パラメータを抽出する。
最後に,シミュレータ内でも同様に密集した交通シナリオを再現し,交通ネットワークの性能と安全性に影響を及ぼすさまざまな人為的・システム固有の要因を網羅的に分析する。
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