論文の概要: Using Models Based on Cognitive Theory to Predict Human Behavior in Traffic: A Case Study

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2305.15187v1
• Date: Wed, 24 May 2023 14:27:00 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2023-05-25 15:19:01.529570
• Title: Using Models Based on Cognitive Theory to Predict Human Behavior in Traffic: A Case Study
• Title（参考訳）: 認知理論に基づく交通行動予測モデルを用いた事例研究
• Authors: Julian F. Schumann, Aravinda Ramakrishnan Srinivasan, Jens Kober, Gustav Markkula, Arkady Zgonnikov
• Abstract要約: 本研究では,ギャップ受容シナリオにおける人間の行動予測のための認知的確証のある新しいモデルの有用性について検討する。 我々は、このモデルが確立されたデータ駆動予測モデルと競合したり、さらに優れていることを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.248592666897738
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: The development of automated vehicles has the potential to revolutionize transportation, but they are currently unable to ensure a safe and time-efficient driving style. Reliable models predicting human behavior are essential for overcoming this issue. While data-driven models are commonly used to this end, they can be vulnerable in safety-critical edge cases. This has led to an interest in models incorporating cognitive theory, but as such models are commonly developed for explanatory purposes, this approach's effectiveness in behavior prediction has remained largely untested so far. In this article, we investigate the usefulness of the \emph{Commotions} model -- a novel cognitively plausible model incorporating the latest theories of human perception, decision-making, and motor control -- for predicting human behavior in gap acceptance scenarios, which entail many important traffic interactions such as lane changes and intersections. We show that this model can compete with or even outperform well-established data-driven prediction models across several naturalistic datasets. These results demonstrate the promise of incorporating cognitive theory in behavior prediction models for automated vehicles.
• Abstract（参考訳）: 自動走行車の開発は輸送に革命をもたらす可能性があるが、現在、安全で時間効率のよい運転スタイルを保証することはできない。 人間の行動を予測する信頼できるモデルは、この問題を克服するために不可欠である。 データ駆動モデルは一般的にこの目的に使用されるが、安全クリティカルなエッジケースでは脆弱である。 これは認知理論を組み込んだモデルに関心を寄せてきたが、そのようなモデルは説明目的のために一般的に開発されているため、行動予測におけるこのアプローチの有効性は、これまでほとんどテストされていない。 本稿では,人間の認知,意思決定,運動制御の最新の理論を取り入れた,車線変化や交差点など多くの重要な交通相互作用を伴うギャップ受容シナリオにおける人間の行動予測モデルである「emph{Commotions} モデル」の有用性について検討する。 このモデルは、いくつかの自然主義的データセットをまたいで、確立されたデータ駆動予測モデルと競合したり、さらに優れることを示す。 これらの結果は、自動運転車の行動予測モデルに認知理論を組み込むことの可能性を実証する。

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