論文の概要: Studying the Impact of Semi-Cooperative Drivers on Overall Highway Flow
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2304.11693v1
- Date: Sun, 23 Apr 2023 16:01:36 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-04-25 17:06:47.342949
- Title: Studying the Impact of Semi-Cooperative Drivers on Overall Highway Flow
- Title(参考訳): 半協調運転者が幹線道路流れに及ぼす影響に関する研究
- Authors: Noam Buckman, Sertac Karaman, Daniela Rus
- Abstract要約: 半協調行動は、人間ドライバーの本質的な性質であり、自律運転には考慮すべきである。
新たな自律型プランナーは、社会的に準拠した軌道を生成するために、人間のドライバーの社会的価値指向(SVO)を考慮することができる。
エージェントが反復的最適応答のゲーム理論バージョンをデプロイする暗黙的な半協調運転について検討する。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 76.38515853201116
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Semi-cooperative behaviors are intrinsic properties of human drivers and
should be considered for autonomous driving. In addition, new autonomous
planners can consider the social value orientation (SVO) of human drivers to
generate socially-compliant trajectories. Yet the overall impact on traffic
flow for this new class of planners remain to be understood. In this work, we
present study of implicit semi-cooperative driving where agents deploy a
game-theoretic version of iterative best response assuming knowledge of the
SVOs of other agents. We simulate nominal traffic flow and investigate whether
the proportion of prosocial agents on the road impact individual or system-wide
driving performance. Experiments show that the proportion of prosocial agents
has a minor impact on overall traffic flow and that benefits of
semi-cooperation disproportionally affect egoistic and high-speed drivers.
- Abstract(参考訳): 半協力行動は人間の運転者の本質的な特性であり、自律運転に考慮されるべきである。
さらに、新しい自律型プランナーは、社会的に準拠した軌道を生成するために、人間のドライバーの社会的価値指向(SVO)を考慮することができる。
しかし、この新しいプランナーの全体的なトラフィックフローへの影響は理解されていない。
本研究では,エージェントが他のエージェントのsvosの知識を前提に,反復的ベストレスポンスのゲーム理論バージョンを展開する,暗黙の半協調駆動の研究を行う。
名目交通の流れをシミュレートし,道路上の社会的エージェントの割合が個人やシステム全体の運転性能に与える影響について検討する。
実験の結果, 社会的エージェントの割合は全体の交通流にわずかに影響を与え, 半協調の利点は自我的・高速運転者に影響を及ぼすことがわかった。
関連論文リスト
- Cooperative Advisory Residual Policies for Congestion Mitigation [11.33450610735004]
我々は協調的な諮問システムに利用できる学習済みの残留政策のクラスを開発する。
当社のポリシーは、多様なドライバーの振る舞いを考慮に入れながら、交通渋滞を軽減する方法でドライバーに振る舞うことを推奨している。
我々のアプローチは、異なるドライバーの行動に適応しながら、渋滞を軽減することに成功しました。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-06-30T01:10:13Z) - Analyze Drivers' Intervention Behavior During Autonomous Driving -- A
VR-incorporated Approach [2.7532019227694344]
この研究は、自動運転車の運転に関わる人間のドライバーの介入行動を理解することに光を当てている。
仮想リアリティ(VR)と交通マイクロシミュレーションを統合する実験環境が実装された。
介入の確率、事故率などのパフォーマンス指標が定義され、リスクレベルを定量化し比較するために使用される。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-12-04T06:36:57Z) - Interactive Autonomous Navigation with Internal State Inference and
Interactivity Estimation [58.21683603243387]
本稿では,関係時間的推論を伴う3つの補助的タスクを提案し,それらを標準のディープラーニングフレームワークに統合する。
これらの補助的なタスクは、他の対話的エージェントの行動パターンを推測するための追加の監視信号を提供する。
提案手法は,標準評価指標の観点から,頑健かつ最先端のパフォーマンスを実現する。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-11-27T18:57:42Z) - Interaction-Aware Decision-Making for Autonomous Vehicles in Forced
Merging Scenario Leveraging Social Psychology Factors [7.812717451846781]
インタラクションドライバの社会的行動と個人的目的の両方を取り入れた行動モデルを考える。
我々は、他のドライバーの意図をオンラインで見積もる、後退する水平制御に基づく意思決定戦略を開発する。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-09-25T19:49:14Z) - Autonomous and Human-Driven Vehicles Interacting in a Roundabout: A
Quantitative and Qualitative Evaluation [34.67306374722473]
我々は,イタリア・ミラノのラウンドアバウンドにおいて,交通渋滞を最小限に抑え,汚染を最小限に抑える政策を学ぶ。
最先端のコックピットを用いて学習方針を定性的に評価し,実世界に近い環境下での性能を評価する。
以上の結果から,ヒト駆動車両はAVの動態を最適化することの利点が示唆された。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-09-15T09:02:16Z) - iPLAN: Intent-Aware Planning in Heterogeneous Traffic via Distributed
Multi-Agent Reinforcement Learning [57.24340061741223]
本稿では,高密度および不均一な交通シナリオにおける軌跡や意図を予測できる分散マルチエージェント強化学習(MARL)アルゴリズムを提案する。
インテント対応プランニングのアプローチであるiPLANにより、エージェントは近くのドライバーの意図をローカルな観察からのみ推測できる。
論文 参考訳(メタデータ) (2023-06-09T20:12:02Z) - Unified Automatic Control of Vehicular Systems with Reinforcement
Learning [64.63619662693068]
本稿では,車載マイクロシミュレーションの合理化手法について述べる。
最小限の手動設計で高性能な制御戦略を発見する。
この研究は、波動緩和、交通信号、ランプ計測に類似した多くの創発的挙動を明らかにしている。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-07-30T16:23:45Z) - Learning energy-efficient driving behaviors by imitating experts [75.12960180185105]
本稿では,コミュニケーション・センシングにおける制御戦略と現実的限界のギャップを埋める上で,模倣学習が果たす役割について考察する。
擬似学習は、車両の5%に採用されれば、局地的な観測のみを用いて、交通条件の異なるネットワークのエネルギー効率を15%向上させる政策を導出できることを示す。
論文 参考訳(メタデータ) (2022-06-28T17:08:31Z) - Learning Interaction-aware Guidance Policies for Motion Planning in
Dense Traffic Scenarios [8.484564880157148]
本稿では,高密度交通シナリオにおける対話型モーションプランニングのための新しい枠組みを提案する。
我々は,他車両の協調性に関する国際的ガイダンスを提供するインタラクション対応政策であるDeep Reinforcement Learning (RL) を通じて学習することを提案する。
学習されたポリシーは、ローカル最適化ベースのプランナーを推論し、対話的な振る舞いで誘導し、他の車両が収まらない場合に安全を維持しながら、密集したトラフィックに積極的にマージする。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-07-09T16:43:12Z) - Deep Structured Reactive Planning [94.92994828905984]
自動運転のための新しいデータ駆動型リアクティブ計画目標を提案する。
本モデルは,非常に複雑な操作を成功させる上で,非反応性変種よりも優れることを示す。
論文 参考訳(メタデータ) (2021-01-18T01:43:36Z)
関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト(すべての情報・翻訳含む)の品質を保証せず、本サイト(すべての情報・翻訳含む)を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。