論文の概要: FollowNet: A Comprehensive Benchmark for Car-Following Behavior Modeling
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2306.05381v1
- Date: Thu, 25 May 2023 08:59:26 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-06-11 13:19:32.649758
- Title: FollowNet: A Comprehensive Benchmark for Car-Following Behavior Modeling
- Title（参考訳）: FollowNet: 自動車追従行動モデリングのための総合ベンチマーク
- Authors: Xianda Chen, Meixin Zhu, Kehua Chen, Pengqin Wang, Hongliang Lu, Hui
Zhong, Xu Han, Yinhai Wang
- Abstract要約: 自動車追従行動モデリングのための公開ベンチマークデータセットを構築した。
ベンチマークは、5つの公共運転データセットから抽出された80K以上のカーフォローイベントで構成されている。
以上の結果から, DDPGに基づくモデルでは, 間隔の低いMSEと競合する結果が得られた。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 20.784555362703294
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Car-following is a control process in which a following vehicle (FV) adjusts
its acceleration to keep a safe distance from the lead vehicle (LV). Recently,
there has been a booming of data-driven models that enable more accurate
modeling of car-following through real-world driving datasets. Although there
are several public datasets available, their formats are not always consistent,
making it challenging to determine the state-of-the-art models and how well a
new model performs compared to existing ones. In contrast, research fields such
as image recognition and object detection have benchmark datasets like
ImageNet, Microsoft COCO, and KITTI. To address this gap and promote the
development of microscopic traffic flow modeling, we establish a public
benchmark dataset for car-following behavior modeling. The benchmark consists
of more than 80K car-following events extracted from five public driving
datasets using the same criteria. These events cover diverse situations
including different road types, various weather conditions, and mixed traffic
flows with autonomous vehicles. Moreover, to give an overview of current
progress in car-following modeling, we implemented and tested representative
baseline models with the benchmark. Results show that the deep deterministic
policy gradient (DDPG) based model performs competitively with a lower MSE for
spacing compared to traditional intelligent driver model (IDM) and
Gazis-Herman-Rothery (GHR) models, and a smaller collision rate compared to
fully connected neural network (NN) and long short-term memory (LSTM) models in
most datasets. The established benchmark will provide researchers with
consistent data formats and metrics for cross-comparing different car-following
models, promoting the development of more accurate models. We open-source our
dataset and implementation code in
https://github.com/HKUST-DRIVE-AI-LAB/FollowNet.
- Abstract（参考訳）: 車両追尾は、後続の車両(FV)がその加速を調整してリード車両(LV)から安全な距離を維持する制御過程である。
近年、現実世界の運転データセットを通した車追跡をより正確にモデリングできるデータ駆動モデルが急増している。
公開されているデータセットはいくつかあるが、そのフォーマットは常に一貫性があるわけではない。
対照的に、画像認識やオブジェクト検出などの研究分野には、ImageNet、Microsoft COCO、KITTIといったベンチマークデータセットがある。
このギャップに対処し、微視的トラフィックフローモデリングの開発を促進するため、自動車追従行動モデリングのための公開ベンチマークデータセットを構築した。
ベンチマークは、同じ基準で5つの公開運転データセットから抽出された80k以上のカーフォローイベントで構成されている。
これらのイベントは、様々な道路タイプ、様々な気象条件、自動運転車との混合交通流を含む多様な状況をカバーする。
さらに,自動車追従モデルの現状を概観するために,ベンチマークを用いて代表ベースラインモデルを実装・テストした。
その結果、DDPGベースのモデルでは、従来のインテリジェントドライバモデル(IDM)やGazis-Herman-Rothery(GHR)モデルと比較して、間隔の低いMSEと競合的に動作し、ほとんどのデータセットでは完全なニューラルネットワーク(NN)や長短短期メモリ(LSTM)モデルと比較して衝突速度が小さいことがわかった。
確立されたベンチマークは、研究者に異なるカーフォローモデルのクロス比較のための一貫したデータフォーマットとメトリクスを提供し、より正確なモデルの開発を促進する。
我々はデータセットと実装コードをhttps://github.com/HKUST-DRIVE-AI-LAB/FollowNet.comでオープンソース化しました。
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