論文の概要: RCP-RF: A Comprehensive Road-car-pedestrian Risk Management Framework based on Driving Risk Potential Field

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2305.02493v1
• Date: Thu, 4 May 2023 01:54:37 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-05-05 17:27:48.231784
• Title: RCP-RF: A Comprehensive Road-car-pedestrian Risk Management Framework based on Driving Risk Potential Field
• Title（参考訳）: RCP-RF: 運転リスクポテンシャルに基づく総合道路交通歩行者リスクマネジメントフレームワーク
• Authors: Shuhang Tan, Zhiling Wang and Yan Zhong
• Abstract要約: 本研究では,コネクテッド・アンド・オートマチック・ビークル(CAV)環境下での電位場理論に基づく総合運転リスク管理フレームワークRCP-RFを提案する。 既存のアルゴリズムと異なり,エゴ車と障害物車と歩行者係数の移動傾向は,提案手法において正当に考慮されている。 実世界のデータセットNGSIMおよび実AVプラットフォーム上での最先端手法に対する提案手法の優位性を検証する実証的研究を行った。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.625213292350038
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Recent years have witnessed the proliferation of traffic accidents, which led wide researches on Automated Vehicle (AV) technologies to reduce vehicle accidents, especially on risk assessment framework of AV technologies. However, existing time-based frameworks can not handle complex traffic scenarios and ignore the motion tendency influence of each moving objects on the risk distribution, leading to performance degradation. To address this problem, we novelly propose a comprehensive driving risk management framework named RCP-RF based on potential field theory under Connected and Automated Vehicles (CAV) environment, where the pedestrian risk metric are combined into a unified road-vehicle driving risk management framework. Different from existing algorithms, the motion tendency between ego and obstacle cars and the pedestrian factor are legitimately considered in the proposed framework, which can improve the performance of the driving risk model. Moreover, it requires only O(N 2) of time complexity in the proposed method. Empirical studies validate the superiority of our proposed framework against state-of-the-art methods on real-world dataset NGSIM and real AV platform.
• Abstract（参考訳）: 近年、交通事故の急増が見られ、自動車事故、特にAV技術のリスクアセスメントの枠組みにおいて自動車事故を減らすための自動車技術の研究が盛んに進められている。 しかし、既存の時間ベースのフレームワークは複雑なトラフィックシナリオを処理できず、各移動物体がリスク分布に与える影響を無視し、パフォーマンスが低下する。 そこで本研究では,道路交通リスク管理を統合した道路交通リスク管理フレームワークに歩行者リスク指標を組み込んだ,コネクテッド・アンド・オートマチック・ビークル(CAV)環境下での電位場理論に基づく総合運転リスク管理フレームワーク RCP-RF を提案する。 提案手法では,既存のアルゴリズムと異なり,自走車と障害物車の移動傾向と歩行者要因が正当に考慮され,運転リスクモデルの性能向上が期待できる。 さらに,提案手法では時間複雑性のo(n2)のみを必要とする。 実世界のデータセットNGSIMおよび実AVプラットフォーム上での最先端手法に対する提案手法の優位性を検証する実証的研究を行った。

関連論文リスト

• RACER: Epistemic Risk-Sensitive RL Enables Fast Driving with Fewer Crashes [57.319845580050924]
  本稿では,リスク感応制御と適応行動空間のカリキュラムを組み合わせた強化学習フレームワークを提案する。 提案アルゴリズムは,現実世界のオフロード運転タスクに対して,高速なポリシーを学習可能であることを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-05-07T23:32:36Z)
• Risk-anticipatory autonomous driving strategies considering vehicles' weights, based on hierarchical deep reinforcement learning [12.014977175887767]
  本研究では,周囲の車両の重量を考慮し,リスク予測に基づく自律運転戦略を開発する。 リスクフィールド理論に基づいて、周囲の車両重量を統合するリスクインジケータを提案し、自律運転決定に組み込んだ。 衝突時の潜在的な衝突エネルギーを示す指標を新たに提案し, AV駆動方式の性能評価を行った。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-12-27T06:03:34Z)
• RACER: Rational Artificial Intelligence Car-following-model Enhanced by Reality [51.244807332133696]
  本稿では,アダプティブ・クルーズ・コントロール(ACC)運転行動を予測する,最先端の深層学習車追従モデルであるRACERを紹介する。 従来のモデルとは異なり、RACERは実走行の重要な要素であるRDC(Rational Driving Constraints)を効果的に統合している。 RACERはアクセラレーション、ベロシティ、スペーシングといった主要なメトリクスを網羅し、ゼロ違反を登録する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-12-12T06:21:30Z)
• CAT: Closed-loop Adversarial Training for Safe End-to-End Driving [54.60865656161679]
  Adversarial Training (CAT) は、自動運転車における安全なエンドツーエンド運転のためのフレームワークである。 Catは、安全クリティカルなシナリオでエージェントを訓練することで、運転エージェントの安全性を継続的に改善することを目的としている。 猫は、訓練中のエージェントに対抗する敵シナリオを効果的に生成できる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-10-19T02:49:31Z)
• A Counterfactual Safety Margin Perspective on the Scoring of Autonomous Vehicles' Riskiness [52.27309191283943]
  本稿では,異なるAVの行動のリスクを評価するためのデータ駆動型フレームワークを提案する。 本稿では,衝突を引き起こす可能性のある名目行動から最小限の偏差を示す,対実的安全マージンの概念を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-08-02T09:48:08Z)
• A Probabilistic Framework for Estimating the Risk of Pedestrian-Vehicle Conflicts at Intersections [5.8366275205801985]
  本研究では,交差点における歩行者と車両の衝突リスクを推定するための確率的枠組みを提案する。 提案フレームワークは,ガウスプロセス回帰を用いた軌道予測により,一定速度の制約を緩和する。 交差点で収集した実世界のLiDARデータを用いて,提案フレームワークの性能評価を行った。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-07-28T15:08:41Z)
• Risk Measurement, Risk Entropy, and Autonomous Driving Risk Modeling [0.0]
  本稿では、自律運転シナリオにおける新たな技術的困難、新しいアイデア、リスクモデリング手法について考察する。 コンピュータシミュレーション環境下でのリスクアセスメントと自動車保険の価格を実現するための技術的実現可能性を提供する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-09-15T11:00:18Z)
• Analyzing vehicle pedestrian interactions combining data cube structure and predictive collision risk estimation model [5.73658856166614]
  本研究では,フィールドと集中型プロセスを組み合わせた歩行者安全システムについて紹介する。 本システムは,現場における今後のリスクを直ちに警告し,実際の衝突のない道路の安全レベルを評価することにより,危険頻繁なエリアの安全性を向上させることができる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-07-26T23:00:56Z)
• Risk-Sensitive Sequential Action Control with Multi-Modal Human Trajectory Forecasting for Safe Crowd-Robot Interaction [55.569050872780224]
  本稿では,リスクに敏感な最適制御に基づく安全な群集ロボットインタラクションのためのオンラインフレームワークを提案し,そのリスクをエントロピーリスク尺度でモデル化する。 私たちのモジュラーアプローチは、クラウドとロボットの相互作用を学習ベースの予測とモデルベースの制御に分離します。 シミュレーション研究と実世界の実験により、このフレームワークは、現場にいる50人以上の人間との衝突を避けながら、安全で効率的なナビゲーションを実現することができることが示された。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-09-12T02:02:52Z)
• Can Autonomous Vehicles Identify, Recover From, and Adapt to Distribution Shifts? [104.04999499189402]
  トレーニング外の配布(OOD)シナリオは、デプロイ時にエージェントを学ぶ上で一般的な課題である。 インプロバスト模倣計画(RIP)と呼ばれる不確実性を考慮した計画手法を提案する。 提案手法は,OODシーンにおける過信および破滅的な外挿を低減し,分布変化を検知し,回復することができる。 分散シフトを伴うタスク群に対する駆動エージェントのロバスト性を評価するために,自動走行車ノベルシーンベンチマークであるtexttCARNOVEL を導入する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-06-26T11:07:32Z)

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。