論文の概要: Estimate collective cooperativeness of driving agents in mixed traffic flow

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2408.07297v1
• Date: Wed, 31 Jul 2024 00:15:54 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-08-19 03:35:49.371743
• Title: Estimate collective cooperativeness of driving agents in mixed traffic flow
• Title（参考訳）: 混合交通流における駆動剤の集団協調性評価
• Authors: Di Chen, Jia Li, H. Michael Zhang,
• Abstract要約: 協力は、多くの自然、社会的、工学的なシステムにおいて、複数のエージェントを含むユビキタスな現象である。 駆動エージェントの集合的協調性を推定するための統合概念的枠組みを提案する。 本研究は,現実の交通における人力車とトラックの集合的協調性の存在を示唆するものである。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 21.67640928933297
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Cooperation is a ubiquitous phenomenon in many natural, social, and engineered systems that contain multiple agents. Characterizing and quantifying cooperativeness of driving agents is of interest and significance for two reasons. Theoretically, it will enhance the understanding of micro-macro connections and emergence of cooperation in mixed traffic. Pragmatically, this understanding will benefit the design and operations of automated and mixed-autonomy transportation systems. However, it remains unclear how the cooperativeness can be accurately defined and quantified from empirical data, and it remains open when and to what extent collective cooperativeness exists. This paper is intended to fill the gap. We propose a unified conceptual framework to estimate collective cooperativeness of driving agents leveraging a recent behavioral equilibrium model of mixed autonomy traffic (Li et al. 2022a). This framework is interpretable, theoretically consistent, and enables quantifying collective cooperativeness of traffic agents from trajectory data. We apply the framework to multilane freeway traffic employing NGSIM I-80 trajectory data set and careful data selection. Our case study indicates the existence of collective cooperativeness between human-driven passenger cars and trucks in real-world traffic and reveals its other properties that are otherwise unknown.
• Abstract（参考訳）: 協力は、多くの自然、社会的、工学的なシステムにおいて、複数のエージェントを含むユビキタスな現象である。 運転エージェントの協調性を評価・定量化することは2つの理由から重要である。 理論的には、マイクロマクロ接続の理解と混在トラフィックにおける協調の出現を高める。 現実的には、この理解は自動化と混合自律性輸送システムの設計と運用に役立ちます。 しかし、どのようにして実験データから協調性を正確に定義し定量化できるかは定かではなく、いつ、どの程度の集合的協調性が存在するかは未定である。 この論文はそのギャップを埋めることを意図している。 混合自律交通の最近の行動均衡モデル(Li et al 2022a)を利用した運転エージェントの集合的協調性を推定するための統一的な概念的枠組みを提案する。 このフレームワークは解釈可能で理論的に一貫性があり、トラジェクトリデータからトラヒックエージェントの集合的協調性を定量化することができる。 NGSIM I-80トラジェクトリデータセットと注意深いデータ選択を用いたマルチレーン高速道路交通に適用する。 本研究は、現実の交通における人間駆動の乗用車とトラックの集合的協調性の存在を示し、そうでなければ未知の他の特性を明らかにしている。

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