論文の概要: Probabilistic Uncertainty-Aware Risk Spot Detector for Naturalistic Driving

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2303.07181v1
• Date: Mon, 13 Mar 2023 15:22:51 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-03-14 14:24:08.582196
• Title: Probabilistic Uncertainty-Aware Risk Spot Detector for Naturalistic Driving
• Title（参考訳）: 自然運転のための確率的不確実性認識リスクスポット検出
• Authors: Tim Puphal, Malte Probst and Julian Eggert
• Abstract要約: リスクアセスメントは自動運転車の開発と検証の中心的な要素である。 Time Headway (TH) と Time-To-Contact (TTC) は一般的にリスクメトリクスとして使われ、発生確率と質的な関係を持つ。 本稿では,生存分析に基づく確率論的状況リスクモデルを提案し,それを自然に知覚・時間的・行動的不確実性に組み込むよう拡張する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.8047694351309207
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Risk assessment is a central element for the development and validation of Autonomous Vehicles (AV). It comprises a combination of occurrence probability and severity of future critical events. Time Headway (TH) as well as Time-To-Contact (TTC) are commonly used risk metrics and have qualitative relations to occurrence probability. However, they lack theoretical derivations and additionally they are designed to only cover special types of traffic scenarios (e.g. following between single car pairs). In this paper, we present a probabilistic situation risk model based on survival analysis considerations and extend it to naturally incorporate sensory, temporal and behavioral uncertainties as they arise in real-world scenarios. The resulting Risk Spot Detector (RSD) is applied and tested on naturalistic driving data of a multi-lane boulevard with several intersections, enabling the visualization of road criticality maps. Compared to TH and TTC, our approach is more selective and specific in predicting risk. RSD concentrates on driving sections of high vehicle density where large accelerations and decelerations or approaches with high velocity occur.
• Abstract（参考訳）: リスクアセスメントは自動運転車(av)の開発と検証の中心的な要素である。 将来の臨界事象の発生確率と深刻度を組み合わせたものである。 Time Headway (TH) や Time-To-Contact (TTC) は一般的にリスクメトリクスとして使われ、発生確率と質的な関係を持つ。 しかし、理論的な導出が欠如しており、また特別な交通シナリオ(例えば単車ペア間の追従など)のみをカバーするように設計されている。 本稿では、生存分析に基づく確率論的状況リスクモデルを提案し、現実のシナリオで発生する感覚・時間的・行動的不確実性を自然に組み込むよう拡張する。 得られたリスクスポット検出器(rsd)を複数の交差点を有する多車線のブールバードの自然駆動データに適用してテストし、道路臨界マップの可視化を可能にした。 TH と TTC と比較して,我々のアプローチはより選択的であり,リスクを予測する上で特異である。 RSDは、大きな加速と減速または高速なアプローチが発生する高車両密度の駆動区間に集中する。

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