論文の概要: RACER: Rational Artificial Intelligence Car-following-model Enhanced by
Reality
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2312.07003v1
- Date: Tue, 12 Dec 2023 06:21:30 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-12-13 17:11:16.542449
- Title: RACER: Rational Artificial Intelligence Car-following-model Enhanced by
Reality
- Title(参考訳): racer: 合理性のある人工知能カーフォローモデル
- Authors: Tianyi Li, Alexander Halatsis, Raphael Stern
- Abstract要約: 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。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 51.244807332133696
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: This paper introduces RACER, the Rational Artificial Intelligence
Car-following model Enhanced by Reality, a cutting-edge deep learning
car-following model, that satisfies partial derivative constraints, designed to
predict Adaptive Cruise Control (ACC) driving behavior while staying
theoretically feasible. Unlike conventional models, RACER effectively
integrates Rational Driving Constraints (RDCs), crucial tenets of actual
driving, resulting in strikingly accurate and realistic predictions. Against
established models like the Optimal Velocity Relative Velocity (OVRV), a
car-following Neural Network (NN), and a car-following Physics-Informed Neural
Network (PINN), RACER excels across key metrics, such as acceleration,
velocity, and spacing. Notably, it displays a perfect adherence to the RDCs,
registering zero violations, in stark contrast to other models. This study
highlights the immense value of incorporating physical constraints within AI
models, especially for augmenting safety measures in transportation. It also
paves the way for future research to test these models against human driving
data, with the potential to guide safer and more rational driving behavior. The
versatility of the proposed model, including its potential to incorporate
additional derivative constraints and broader architectural applications,
enhances its appeal and broadens its impact within the scientific community.
- Abstract(参考訳): 本稿では,理論上実現可能でありながら適応クルーズ制御(acc)の運転行動を予測するために設計された,部分微分制約を満たす最先端のディープラーニングカーフォローモデルである,現実によって強化された合理的人工知能カーフォローモデルであるracerを提案する。
従来のモデルとは異なり、RACERはRational Driving Constraints (RDCs) を効果的に統合しており、これは実際の運転の重要な要素であり、非常に正確で現実的な予測をもたらす。
OVRV(Optimal Velocity Relative Velocity)やNN(Car-following Neural Network)、PINN(Car-following Physics-Informed Neural Network)といった確立されたモデルに対して、RACERは、加速度、速度、間隔といった重要な指標を網羅する。
特に、他のモデルとは対照的に、RCCに完全準拠し、違反をゼロに登録する。
この研究は、特に輸送における安全対策を強化するために、AIモデルに物理的な制約を組み込むことの巨大な価値を強調している。
また、将来の研究では、人間の運転データに対してこれらのモデルをテストし、より安全で合理的な運転行動を導く可能性がある。
提案モデルの汎用性は、さらなるデリバティブ制約とより広範なアーキテクチャ応用を組み込む可能性を含み、その魅力を高め、科学コミュニティにおけるその影響を広げる。
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