論文の概要: MetaFollower: Adaptable Personalized Autonomous Car Following

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2406.16978v1
• Date: Sun, 23 Jun 2024 15:30:40 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-06-26 19:00:25.393884
• Title: MetaFollower: Adaptable Personalized Autonomous Car Following
• Title（参考訳）: MetaFollower: パーソナライズされた自律走行車
• Authors: Xianda Chen, Kehua Chen, Meixin Zhu, Hao, Yang, Shaojie Shen, Xuesong Wang, Yinhai Wang,
• Abstract要約: 適応型パーソナライズされた自動車追従フレームワークであるMetaFollowerを提案する。 まず,モデルに依存しないメタラーニング(MAML)を用いて,様々なCFイベントから共通運転知識を抽出する。 さらに、Long Short-Term Memory (LSTM) と Intelligent Driver Model (IDM) を組み合わせて、時間的不均一性を高い解釈性で反映する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 63.90050686330677
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Car-following (CF) modeling, a fundamental component in microscopic traffic simulation, has attracted increasing interest of researchers in the past decades. In this study, we propose an adaptable personalized car-following framework -MetaFollower, by leveraging the power of meta-learning. Specifically, we first utilize Model-Agnostic Meta-Learning (MAML) to extract common driving knowledge from various CF events. Afterward, the pre-trained model can be fine-tuned on new drivers with only a few CF trajectories to achieve personalized CF adaptation. We additionally combine Long Short-Term Memory (LSTM) and Intelligent Driver Model (IDM) to reflect temporal heterogeneity with high interpretability. Unlike conventional adaptive cruise control (ACC) systems that rely on predefined settings and constant parameters without considering heterogeneous driving characteristics, MetaFollower can accurately capture and simulate the intricate dynamics of car-following behavior while considering the unique driving styles of individual drivers. We demonstrate the versatility and adaptability of MetaFollower by showcasing its ability to adapt to new drivers with limited training data quickly. To evaluate the performance of MetaFollower, we conduct rigorous experiments comparing it with both data-driven and physics-based models. The results reveal that our proposed framework outperforms baseline models in predicting car-following behavior with higher accuracy and safety. To the best of our knowledge, this is the first car-following model aiming to achieve fast adaptation by considering both driver and temporal heterogeneity based on meta-learning.
• Abstract（参考訳）: 微視的交通シミュレーションの基本的な構成要素である自動車追尾(CF)モデリングは、過去数十年間、研究者の関心を集めてきた。 本研究では,メタラーニングの力を活用した,適応型パーソナライズされた自動車追従フレームワーク -MetaFollowerを提案する。 具体的には,まずモデル非依存メタラーニング(MAML)を用いて,様々なCFイベントから共通運転知識を抽出する。 その後、事前訓練されたモデルは、CF適応をパーソナライズするために、数個のCF軌道を持つ新しいドライバで微調整することができる。 さらに、Long Short-Term Memory (LSTM) と Intelligent Driver Model (IDM) を組み合わせて、時間的不均一性を高い解釈性で反映する。 異種運転特性を考慮せずに事前定義された設定と定数パラメータに依存する従来の適応型クルーズ制御(ACC)システムとは異なり、MetaFollowerは個々の運転者の独特の運転スタイルを考慮しつつ、自動車追従動作の複雑なダイナミクスを正確に捉え、シミュレートすることができる。 我々は,MetaFollowerの汎用性と適応性を,訓練データに制限のある新しいドライバに迅速に適応できることを示して示す。 MetaFollowerの性能を評価するため,データ駆動モデルと物理モデルを比較した厳密な実験を行った。 その結果,提案手法は,車追従挙動を高精度かつ安全に予測する上で,ベースラインモデルよりも優れていることがわかった。 我々の知る限り、これはメタラーニングに基づくドライバーと時間的異質性の両方を考慮し、迅速な適応を目指す最初の自動車追従モデルである。

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