論文の概要: Benchmark for Models Predicting Human Behavior in Gap Acceptance Scenarios

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2211.05455v1
• Date: Thu, 10 Nov 2022 09:59:38 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-11-11 16:16:19.024418
• Title: Benchmark for Models Predicting Human Behavior in Gap Acceptance Scenarios
• Title（参考訳）: ギャップ受け入れシナリオにおける人間の行動予測モデルベンチマーク
• Authors: Julian Frederik Schumann, Jens Kober, Arkady Zgonnikov
• Abstract要約: 我々は、どんなモデルでも、どんなメトリクスでも、どんなシナリオでも、容易に評価できるフレームワークを開発します。 次に、このフレームワークを最先端の予測モデルに適用する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.801975818473341
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: Autonomous vehicles currently suffer from a time-inefficient driving style caused by uncertainty about human behavior in traffic interactions. Accurate and reliable prediction models enabling more efficient trajectory planning could make autonomous vehicles more assertive in such interactions. However, the evaluation of such models is commonly oversimplistic, ignoring the asymmetric importance of prediction errors and the heterogeneity of the datasets used for testing. We examine the potential of recasting interactions between vehicles as gap acceptance scenarios and evaluating models in this structured environment. To that end, we develop a framework facilitating the evaluation of any model, by any metric, and in any scenario. We then apply this framework to state-of-the-art prediction models, which all show themselves to be unreliable in the most safety-critical situations.
• Abstract（参考訳）: 自動運転車は現在、交通相互作用における人間の行動の不確実性に起因する、時間非効率な運転スタイルに悩まされている。 より効率的な軌道計画を可能にする正確で信頼性の高い予測モデルにより、自動運転車はそのような相互作用においてより断定的になる。 しかし、そのようなモデルの評価は概して単純化され、予測誤差の非対称的な重要性とテストに使用されるデータセットの不均一性を無視している。 本研究では,車間相互作用をギャップ受容シナリオとして再キャストし,この構造環境におけるモデルの評価を行う。 この目的のために私たちは、任意のモデル、任意のメトリック、および任意のシナリオの評価を容易にするフレームワークを開発します。 そして、このフレームワークを最先端の予測モデルに適用します。

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