論文の概要: AI-Based Framework for Understanding Car Following Behaviors of Drivers in A Naturalistic Driving Environment

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2301.09315v1
• Date: Mon, 23 Jan 2023 08:24:33 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2023-01-24 14:02:45.622344
• Title: AI-Based Framework for Understanding Car Following Behaviors of Drivers in A Naturalistic Driving Environment
• Title（参考訳）: 自然主義的運転環境における運転者の車追従行動のaiによる理解
• Authors: Armstrong Aboah, Abdul Rashid Mussah, Yaw Adu-Gyamfi
• Abstract要約: 後続の事故はしばしば致命的なものである。 後部事故の原因となる車両の挙動を正確にモデル化する必要がある。 本研究では,自然環境における運転行動の理解に関連する特徴を抽出する人工知能フレームワークを開発する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 6.445605125467574
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: The most common type of accident on the road is a rear-end crash. These crashes have a significant negative impact on traffic flow and are frequently fatal. To gain a more practical understanding of these scenarios, it is necessary to accurately model car following behaviors that result in rear-end crashes. Numerous studies have been carried out to model drivers' car-following behaviors; however, the majority of these studies have relied on simulated data, which may not accurately represent real-world incidents. Furthermore, most studies are restricted to modeling the ego vehicle's acceleration, which is insufficient to explain the behavior of the ego vehicle. As a result, the current study attempts to address these issues by developing an artificial intelligence framework for extracting features relevant to understanding driver behavior in a naturalistic environment. Furthermore, the study modeled the acceleration of both the ego vehicle and the leading vehicle using extracted information from NDS videos. According to the study's findings, young people are more likely to be aggressive drivers than elderly people. In addition, when modeling the ego vehicle's acceleration, it was discovered that the relative velocity between the ego vehicle and the leading vehicle was more important than the distance between the two vehicles.
• Abstract（参考訳）: 道路上の最も一般的な事故は、後部事故である。 これらの事故は交通の流れに重大な悪影響を及ぼし、しばしば致命的である。 これらのシナリオをより実践的に理解するためには、車の後続の挙動を正確にモデル化する必要がある。 ドライバーの車追従行動のモデル化には多くの研究がなされているが、これらの研究の大部分はシミュレーションデータに依存しており、実際の事故を正確に表現していない。 さらに、ほとんどの研究はエゴ車の加速のモデル化に限定されており、エゴ車の挙動を説明するには不十分である。 その結果,本研究では,自然環境における運転行動の理解に関連する特徴を抽出する人工知能フレームワークを開発することにより,これらの課題に対処しようとしている。 さらに,NDSビデオから抽出した情報を用いて,エゴ車両と先頭車両の加速をモデル化した。 調査結果によると、若者は高齢者よりも攻撃的なドライバーになりやすいという。 また,ego車両の加速度をモデル化する際には,ego車両と先行車両の相対速度が両車両間距離よりも重要であることが判明した。

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