論文の概要: Modeling driver's evasive behavior during safety-critical lane changes:Two-dimensional time-to-collision and deep reinforcement learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2209.15133v1
• Date: Thu, 29 Sep 2022 23:23:38 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-10-03 15:33:19.579355
• Title: Modeling driver's evasive behavior during safety-critical lane changes:Two-dimensional time-to-collision and deep reinforcement learning
• Title（参考訳）: 安全クリティカルレーン変更時の運転者の回避行動のモデル化:2次元時間対衝突と深部強化学習
• Authors: Hongyu Guo, Kun Xie and Mehdi Keyvan-Ekbatani
• Abstract要約: 本研究の目的は,車線変更に伴う回避行動モデルの開発である。 安全に配慮した交通シミュレーションと予測衝突回避システムの開発を容易にする。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 19.649145869208617
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Lane changes are complex driving behaviors and frequently involve safety-critical situations. This study aims to develop a lane-change-related evasive behavior model, which can facilitate the development of safety-aware traffic simulations and predictive collision avoidance systems. Large-scale connected vehicle data from the Safety Pilot Model Deployment (SPMD) program were used for this study. A new surrogate safety measure, two-dimensional time-to-collision (2D-TTC), was proposed to identify the safety-critical situations during lane changes. The validity of 2D-TTC was confirmed by showing a high correlation between the detected conflict risks and the archived crashes. A deep deterministic policy gradient (DDPG) algorithm, which could learn the sequential decision-making process over continuous action spaces, was used to model the evasive behaviors in the identified safety-critical situations. The results showed the superiority of the proposed model in replicating both the longitudinal and lateral evasive behaviors.
• Abstract（参考訳）: 車線変更は複雑な運転行動であり、しばしば安全クリティカルな状況を伴う。 本研究の目的は,交通シミュレーションや衝突回避システムの開発を容易にする車線変更関連回避行動モデルを開発することである。 本研究には安全パイロットモデル展開(SPMD)プログラムからの大規模連結車両データを用いた。 2d-ttc (2-dimensional time-to-collision) という新しいサロゲート安全対策が提案されている。 2d-ttcの有効性は,検出されたコンフリクトリスクとアーカイブされたクラッシュとの間に高い相関関係を示した。 連続的な行動空間上の逐次決定過程を学習するディープ決定論的ポリシー勾配(DDPG)アルゴリズムは、特定された安全クリティカルな状況における回避行動のモデル化に用いられた。 その結果, 縦方向と横方向の両方の回避行動の再現において, 提案モデルの優位性を示した。

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