論文の概要: Optimization of Velocity Ramps with Survival Analysis for Intersection Merge-Ins

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2303.07047v1
• Date: Mon, 13 Mar 2023 12:13:26 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-03-14 15:18:10.077749
• Title: Optimization of Velocity Ramps with Survival Analysis for Intersection Merge-Ins
• Title（参考訳）: インターセクションマージインの生存解析による速度ランプの最適化
• Authors: Tim Puphal, Malte Probst, Yiyang Li, Yosuke Sakamoto and Julian Eggert
• Abstract要約: 任意の形状と車両密度のT区間マージインに対する正確な動作計画の問題点を考察する。 マージイン支援システムは、2台の連続車両間のギャップをうまく取ることができる確率を見積もる必要がある。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.6326895385412847
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: We consider the problem of correct motion planning for T-intersection merge-ins of arbitrary geometry and vehicle density. A merge-in support system has to estimate the chances that a gap between two consecutive vehicles can be taken successfully. In contrast to previous models based on heuristic gap size rules, we present an approach which optimizes the integral risk of the situation using parametrized velocity ramps. It accounts for the risks from curves and all involved vehicles (front and rear on all paths) with a so-called survival analysis. For comparison, we also introduce a specially designed extension of the Intelligent Driver Model (IDM) for entering intersections. We show in a quantitative statistical evaluation that the survival method provides advantages in terms of lower absolute risk (i.e., no crash happens) and better risk-utility tradeoff (i.e., making better use of appearing gaps). Furthermore, our approach generalizes to more complex situations with additional risk sources.
• Abstract（参考訳）: 任意の形状と車両密度のt-intersection merge-inの正しい動作計画の問題を考える。 マージイン支援システムは、2つの連続する車両間のギャップをうまく取り出せる確率を見積もる必要がある。 ヒューリスティックギャップサイズルールに基づく従来のモデルとは対照的に,パラメトリズド速度ランプを用いた状況統合リスクを最適化する手法を提案する。 曲線や、あらゆる経路におけるすべての車両(前方と後方)からのリスクを、いわゆる生存分析で説明する。 比較のために,交差点に入るためのインテリジェントドライバモデル(IDM)を特別に設計した拡張も導入する。 本研究は, 生存方法が絶対リスク(衝突は起こらない), リスク有効性トレードオフ(出現ギャップの有効利用)の点で有利であることを示す定量的統計学的評価を行った。 さらに,本手法はリスク源を付加したより複雑な状況に一般化する。

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