論文の概要: Autonomous and Human-Driven Vehicles Interacting in a Roundabout: A Quantitative and Qualitative Evaluation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2309.08254v2
• Date: Fri, 23 Feb 2024 19:47:45 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-02-27 19:17:04.258258
• Title: Autonomous and Human-Driven Vehicles Interacting in a Roundabout: A Quantitative and Qualitative Evaluation
• Title（参考訳）: ラウンドアラウンドで作動する自律・人間駆動車:定量的・質的評価
• Authors: Laura Ferrarotti, Massimiliano Luca, Gabriele Santin, Giorgio Previati, Gianpiero Mastinu, Massimiliano Gobbi, Elena Campi, Lorenzo Uccello, Antonino Albanese, Praveen Zalaya, Alessandro Roccasalva, Bruno Lepri
• Abstract要約: 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。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 34.67306374722473
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Optimizing traffic dynamics in an evolving transportation landscape is crucial, particularly in scenarios where autonomous vehicles (AVs) with varying levels of autonomy coexist with human-driven cars. While optimizing Reinforcement Learning (RL) policies for such scenarios is becoming more and more common, little has been said about realistic evaluations of such trained policies. This paper presents an evaluation of the effects of AVs penetration among human drivers in a roundabout scenario, considering both quantitative and qualitative aspects. In particular, we learn a policy to minimize traffic jams (i.e., minimize the time to cross the scenario) and to minimize pollution in a roundabout in Milan, Italy. Through empirical analysis, we demonstrate that the presence of AVs} can reduce time and pollution levels. Furthermore, we qualitatively evaluate the learned policy using a cutting-edge cockpit to assess its performance in near-real-world conditions. To gauge the practicality and acceptability of the policy, we conduct evaluations with human participants using the simulator, focusing on a range of metrics like traffic smoothness and safety perception. In general, our findings show that human-driven vehicles benefit from optimizing AVs dynamics. Also, participants in the study highlight that the scenario with 80% AVs is perceived as safer than the scenario with 20%. The same result is obtained for traffic smoothness perception.
• Abstract（参考訳）: 進化する交通環境での交通力学の最適化は、特に自律性レベルが異なる自動運転車(av)が人間駆動車と共存するシナリオにおいて重要である。 このようなシナリオに対する強化学習(rl)ポリシーの最適化がますます一般的になってきているが、そのようなトレーニングされたポリシーの現実的な評価についてはほとんど語られていない。 本稿では, 定量的, 定性的両面を考慮した, 人体運転者に対するAVの浸透効果の評価を行った。 特に,イタリア・ミラノのラウンドアバウンドにおいて,交通渋滞を最小化(シナリオを横断する時間を最小化)し,汚染を最小限にする政策を学ぶ。 実証分析により, AVs の存在が時間と汚染レベルを減少させることを示した。 さらに,最先端のコックピットを用いて学習方針を質的に評価し,実世界に近い条件下での性能を評価する。 政策の実用性と受容性を評価するため,交通のスムーズさや安全知覚などの指標に着目し,シミュレータを用いて人間と評価を行った。 一般的には、人間の運転する車両は、AVのダイナミクスを最適化する利点がある。 また、この研究の参加者は、80% avのシナリオは20%のシナリオよりも安全だと感じていることを強調している。 交通平滑度知覚についても同様の結果が得られた。

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