論文の概要: A unified theory and statistical learning approach for traffic conflict detection
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2407.10959v2
- Date: Thu, 25 Jul 2024 15:21:16 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-07-26 18:27:52.993322
- Title: A unified theory and statistical learning approach for traffic conflict detection
- Title(参考訳): 交通衝突検出のための統一理論と統計的学習手法
- Authors: Yiru Jiao, Simeon C. Calvert, Sander van Cranenburgh, Hans van Lint,
- Abstract要約: 本研究では,交通競合検出のための統一理論と統計的学習手法を提案する。
提案理論は、文脈依存的な確率的衝突リスクを仮定し、日々の相互作用における極端な事象の統計的学習により、このリスクを評価する。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 3.1457219084519004
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
- Abstract: This study proposes a unified theory and statistical learning approach for traffic conflict detection, addressing the long-existing call for a consistent and comprehensive methodology to evaluate the collision risk emerging in road user interactions. The proposed theory assumes context-dependent probabilistic collision risk and frames conflict detection as assessing this risk by statistical learning of extreme events in daily interactions. Experiments using real-world trajectory data are conducted in this study, where a unified metric of conflict is trained with lane-changing interactions on German highways and applied to near-crash events from the 100-Car Naturalistic Driving Study in the U.S. Results of the experiments demonstrate that the trained metric provides effective collision warnings, generalises across distinct datasets and traffic environments, covers a broad range of conflicts, and delivers a long-tailed distribution of conflict intensity. Reflecting on these results, the unified theory ensures consistent evaluation by a generic formulation that encompasses varying assumptions of traffic conflicts; the statistical learning approach then enables a comprehensive consideration of influencing factors such as motion states of road users, environment conditions, and participant characteristics. Therefore, the theory and learning approach jointly provide an explainable and adaptable methodology for conflict detection among different road users and across various interaction scenarios. This promises to reduce accidents and improve overall traffic safety, by enhanced safety assessment of traffic infrastructures, more effective collision warning systems for autonomous driving, and a deeper understanding of road user behaviour in different traffic conditions.
- Abstract(参考訳): 本研究は,道路利用者の衝突リスクを評価するための一貫した包括的方法論を求めて,交通衝突検出のための統一的理論と統計的学習手法を提案する。
提案理論は、文脈依存的な確率的衝突リスクを仮定し、日々の相互作用における極端な事象の統計的学習により、このリスクを評価する。
実世界の軌道データを用いた実験は、ドイツ高速道路における車線変更の相互作用で衝突の統一計量を訓練し、米国における100-Car Naturalistic Driving Studyのほぼクラッシュな出来事に適用する。実験の結果、この測定基準が効果的な衝突警告を提供し、異なるデータセットや交通環境をまたいだ一般化を提供し、幅広い紛争をカバーし、紛争強度の長期分布を提供することを示した。
これらの結果を反映して,道路利用者の移動状態や環境条件,参加者特性といった要因を総合的に考慮し,交通紛争の仮定を包含した総合的な定式化による一貫した評価が可能である。
したがって、理論と学習のアプローチは、異なる道路利用者間および様々な相互作用シナリオ間での衝突検出のための説明可能な、適応可能な方法論を共同で提供する。
これにより、交通インフラの安全性評価の強化、自動運転のためのより効果的な衝突警告システム、異なる交通状況における道路利用者の行動のより深い理解などにより、事故の低減と交通安全全体の改善が期待できる。
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