Fugu-MT 論文翻訳(概要): A Unified Approach to Lane Change Intention Recognition and Driving Status Prediction through TCN-LSTM and Multi-Task Learning Models

論文の概要: A Unified Approach to Lane Change Intention Recognition and Driving Status Prediction through TCN-LSTM and Multi-Task Learning Models

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2304.13732v1
Date: Tue, 25 Apr 2023 20:15:26 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2023-04-28 15:40:03.945173
Title: A Unified Approach to Lane Change Intention Recognition and Driving Status Prediction through TCN-LSTM and Multi-Task Learning Models
Title（参考訳）: TCN-LSTMとマルチタスク学習モデルによる車線変更意図認識と運転状況予測への統一的アプローチ
Authors: Renteng Yuan, Mohamed Abdel-Aty, Xin Gu, Ou Zheng, Qiaojun Xiang
Abstract要約: 本稿ではLC-IRモデルとLC-SPモデルを提案する。長い短期記憶ユニット(TCN-LSTM)を持つ新しいアンサンブル時間畳み込みネットワークが最初に提案され、シーケンシャルデータにおける長距離依存関係をキャプチャする。マルチタスク学習モデルを提案する3つのモデルは、対応するシングルタスクモデルと比較して顕著に性能が向上する。
参考スコア（独自算出の注目度）: 0.47248250311484113
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: Lane change (LC) is a continuous and complex operation process. Accurately detecting and predicting LC processes can help traffic participants better understand their surrounding environment, recognize potential LC safety hazards, and improve traffic safety. This present paper focuses on LC processes, developing an LC intention recognition (LC-IR) model and an LC status prediction (LC-SP) model. A novel ensemble temporal convolutional network with Long Short-Term Memory units (TCN-LSTM) is first proposed to capture long-range dependencies in sequential data. Then, three multi-task models (MTL-LSTM, MTL-TCN, MTL-TCN -LSTM) are developed to capture the intrinsic relationship among output indicators. Furthermore, a unified modeling framework for LC intention recognition and driving status prediction (LC-IR-SP) is developed. To validate the performance of the proposed models, a total number of 1023 vehicle trajectories is extracted from the CitySim dataset. The Pearson coefficient is employed to determine the related indicators. The results indicate that using150 frames as input length, the TCN-LSTM model with 96.67% accuracy outperforms TCN and LSTM models in LC intention classification and provides more balanced results for each class. Three proposed multi-tasking learning models provide markedly increased performance compared to corresponding single-task models, with an average reduction of 24.24% and 22.86% in the Mean Absolute Error (MAE) and Root Mean Square Error (RMSE), respectively. The developed LC-IR-SP model has promising applications for autonomous vehicles to identity lane change behaviors, calculate a real-time traffic conflict index and improve vehicle control strategies.
Abstract（参考訳）: Lane Change (LC) は、連続的で複雑な操作プロセスである。 LCプロセスの正確な検出と予測は、交通参加者が周囲の環境をよりよく理解し、LCの潜在的な安全性を認識し、交通安全を改善するのに役立つ。本稿では,lc意図認識(lc-ir)モデルとlc状態予測(lc-sp)モデルを開発した。長い短期記憶ユニット(TCN-LSTM)を持つ新しいアンサンブル時間畳み込みネットワークが最初に提案され、シーケンシャルデータにおける長距離依存関係をキャプチャする。次に、3つのマルチタスクモデル(MTL-LSTM, MTL-TCN, MTL-TCN -LSTM)を開発し、出力インジケータの内在的関係を捉える。さらに,LC意図認識・駆動状態予測(LC-IR-SP)のための統合モデリングフレームワークを開発した。提案モデルの性能を検証するため,CitySimデータセットから1023台の車両軌跡を抽出した。ピアソン係数は関連する指標を決定するために用いられる。その結果,150フレームを入力長として用いたTN-LSTMモデルは,LC意図分類においてTNおよびLSTMモデルよりも96.67%精度が高く,各クラスに対してよりバランスの取れた結果が得られた。提案された3つのマルチタスク学習モデルは、対応するシングルタスクモデルと比較して、平均24.24%、平均絶対誤差(MAE)が22.86%、ルート平均角誤差(RMSE)がそれぞれ大幅に向上した。開発したLC-IR-SPモデルは,車線変更行動の識別,リアルタイム交通競合指数の算出,車両制御戦略の改善に,自動運転車に有望な応用を期待できる。

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