論文の概要: Evidence and quantification of cooperation of driving agents in mixed traffic flow

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2408.07297v2
• Date: Tue, 25 Feb 2025 00:49:19 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-02-26 17:42:44.249378
• Title: Evidence and quantification of cooperation of driving agents in mixed traffic flow
• Title（参考訳）: 混合交通流における駆動エージェントの協調の証拠と定量化
• 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持つユビキタスな現象である。 実験データから運転エージェントの協調性を定義・同定する方法は曖昧に思われる。 駆動エージェントの集合的協調性を同定するための統合概念的枠組みを提案する。
• 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 with multiple agents. Understanding the formation of cooperation in mixed traffic is of theoretical interest in its own right, and could also benefit the design and operations of future automated and mixed-autonomy transportation systems. However, how cooperativeness of driving agents can be defined and identified from empirical data seems ambiguous and this hinders further empirical characterizations of the phenomenon and revealing its behavior mechanisms. Towards mitigating this gap, in this paper, we propose a unified conceptual framework to identify collective cooperativeness of driving agents. This framework expands the concept of collective rationality from our recent model (Li et al. 2022a), making it empirically identifiable and behaviorally interpretable in realistic (microscopic and dynamic) settings. This framework integrates mixed traffic observations at both microscopic and macroscopic scales to estimate critical behavioral parameters that describe the collective cooperativeness of driving agents. Applying this framework to NGSIM I-80 trajectory data, we empirically confirm the existence of collective cooperation and quantify the condition and likelihood of its emergence. This study provides the first empirical understanding of collective cooperativeness in human-driven mixed traffic and points to new possibilities to manage mixed autonomy traffic systems.
• 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持つユビキタスな現象である。 混合交通における協調の形成を理解することは、理論的にはそれ自身の権利に関心を持ち、将来の自動・混合自律輸送システムの設計と運用にも利益をもたらす可能性がある。 しかし、運転エージェントの協調性が実験データからどのように定義され、識別されるかは曖昧に思えるため、この現象のさらなる経験的特徴を阻害し、その行動機構を明らかにする。 本稿では,このギャップを緩和するために,運転エージェントの集合的協調性を識別するための統一的な概念的枠組みを提案する。 この枠組みは、我々の最近のモデル(Li et al 2022a)から集合的合理性の概念を拡張し、現実的な(顕微鏡的および動的)環境で経験的に識別可能で、行動的に解釈可能である。 このフレームワークは、顕微鏡とマクロスケールの両方で混在する交通観測を統合し、駆動エージェントの集合的協調性を記述する重要な行動パラメータを推定する。 この枠組みをNGSIM I-80軌道データに適用し、集団協調の存在を実証的に確認し、その出現条件と可能性の定量化を行う。 本研究は、人力混合交通における集団協調性に関する最初の実証的理解を提供し、混合自律交通システムを管理する新しい可能性を示している。

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