Fugu-MT 論文翻訳(概要): Towards Safe Autonomy in Hybrid Traffic: Detecting Unpredictable Abnormal Behaviors of Human Drivers via Information Sharing

論文の概要: Towards Safe Autonomy in Hybrid Traffic: Detecting Unpredictable Abnormal Behaviors of Human Drivers via Information Sharing

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2309.16716v1
Date: Wed, 23 Aug 2023 18:24:28 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2023-10-23 05:47:50.727244
Title: Towards Safe Autonomy in Hybrid Traffic: Detecting Unpredictable Abnormal Behaviors of Human Drivers via Information Sharing
Title（参考訳）: ハイブリッド交通における安全自律:情報共有による運転者の予測不可能な異常行動の検出
Authors: Jiangwei Wang, Lili Su, Songyang Han, Dongjin Song, Fei Miao
Abstract要約: 提案アルゴリズムは高速道路と都市交通の両方において優れた検出性能を有することを示す。最高の性能は97.3%、平均検出遅延1.2、誤警報0である。
参考スコア（独自算出の注目度）: 21.979007506007733
License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
Abstract: Hybrid traffic which involves both autonomous and human-driven vehicles would be the norm of the autonomous vehicles practice for a while. On the one hand, unlike autonomous vehicles, human-driven vehicles could exhibit sudden abnormal behaviors such as unpredictably switching to dangerous driving modes, putting its neighboring vehicles under risks; such undesired mode switching could arise from numbers of human driver factors, including fatigue, drunkenness, distraction, aggressiveness, etc. On the other hand, modern vehicle-to-vehicle communication technologies enable the autonomous vehicles to efficiently and reliably share the scarce run-time information with each other. In this paper, we propose, to the best of our knowledge, the first efficient algorithm that can (1) significantly improve trajectory prediction by effectively fusing the run-time information shared by surrounding autonomous vehicles, and can (2) accurately and quickly detect abnormal human driving mode switches or abnormal driving behavior with formal assurance without hurting human drivers privacy. To validate our proposed algorithm, we first evaluate our proposed trajectory predictor on NGSIM and Argoverse datasets and show that our proposed predictor outperforms the baseline methods. Then through extensive experiments on SUMO simulator, we show that our proposed algorithm has great detection performance in both highway and urban traffic. The best performance achieves detection rate of 97.3%, average detection delay of 1.2s, and 0 false alarm.
Abstract（参考訳）: 自動運転車と人間駆動車の両方を含むハイブリッド交通は、しばらくの間自動運転車の練習の標準となるだろう。一方、自動運転車とは異なり、人間が運転する車両は、予期せぬ危険な運転モードに切り替えたり、近隣の車両を危険にさらすなどの突然の異常な行動を示す可能性がある。一方、現代の車両間通信技術により、自動運転車は少ない走行時間情報を効率的にかつ確実に共有することができる。本稿では,1)周囲の自動運転車が共有する走行時間情報を効果的に融合させることで軌道予測を大幅に改善し,(2)人間のドライバーのプライバシーを損なうことなく,異常運転モードスイッチや異常運転動作を正確にかつ迅速に検出できる,最初の効率的なアルゴリズムを提案する。提案手法の有効性を検証するため,まずngsimおよびargoverseデータセット上で提案する軌道予測器を評価し,提案手法がベースライン法を上回ることを示す。そして,SUMOシミュレータの広範な実験により,提案アルゴリズムは高速道路と都市交通の両方において優れた検出性能を有することを示す。最良の性能は検出率97.3%、平均検出遅延1.2s、誤警報0である。

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