論文の概要: A Knowledge-Informed Deep Learning Paradigm for Generalizable and Stability-Optimized Car-Following Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2504.14241v1
• Date: Sat, 19 Apr 2025 09:33:02 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-04-30 03:53:34.701812
• Title: A Knowledge-Informed Deep Learning Paradigm for Generalizable and Stability-Optimized Car-Following Models
• Title（参考訳）: 一般化および安定性最適化自動車追従モデルのための知識インフォームド深層学習パラダイム
• Authors: Chengming Wang, Dongyao Jia, Wei Wang, Dong Ngoduy, Bei Peng, Jianping Wang,
• Abstract要約: 自動車追従モデル (CFMs) は交通流解析と自律運転の基礎である。 本稿では,事前学習型大規模言語モデル(LLM)の一般化能力を軽量かつ安定性に配慮したニューラルアーキテクチャに蒸留する知識情報深層学習(KIDL)パラダイムを提案する。 KIDLを実世界のNGSIMおよびHighDデータセット上で評価し、その性能を代表的物理ベース、データ駆動、ハイブリッドCFMと比較した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 15.34704164931383
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Car-following models (CFMs) are fundamental to traffic flow analysis and autonomous driving. Although calibrated physics-based and trained data-driven CFMs can replicate human driving behavior, their reliance on specific datasets limits generalization across diverse scenarios and reduces reliability in real-world deployment. Moreover, these models typically focus on behavioral fidelity and do not support the explicit optimization of local and string stability, which are increasingly important for the safe and efficient operation of autonomous vehicles (AVs). To address these limitations, we propose a Knowledge-Informed Deep Learning (KIDL) paradigm that distills the generalization capabilities of pre-trained Large Language Models (LLMs) into a lightweight and stability-aware neural architecture. LLMs are used to extract fundamental car-following knowledge beyond dataset-specific patterns, and this knowledge is transferred to a reliable, tractable, and computationally efficient model through knowledge distillation. KIDL also incorporates stability constraints directly into its training objective, ensuring that the resulting model not only emulates human-like behavior but also satisfies the local and string stability requirements essential for real-world AV deployment. We evaluate KIDL on the real-world NGSIM and HighD datasets, comparing its performance with representative physics-based, data-driven, and hybrid CFMs. Both empirical and theoretical results consistently demonstrate KIDL's superior behavioral generalization and traffic flow stability, offering a robust and scalable solution for next-generation traffic systems.
• Abstract（参考訳）: 自動車追従モデル (CFMs) は交通流解析と自律運転の基礎である。 校正された物理ベースのデータ駆動型CFMは人間の運転行動を再現できるが、特定のデータセットに依存しているため、さまざまなシナリオにわたる一般化が制限され、現実のデプロイメントにおける信頼性が低下する。 さらに、これらのモデルは行動の忠実さに重点を置いており、自律走行車(AV)の安全かつ効率的な運転においてますます重要となる局所的および弦安定性の明示的な最適化をサポートしない。 これらの制約に対処するため、我々は、事前学習された大規模言語モデル(LLM)の一般化能力を軽量で安定性に配慮したニューラルネットワークアーキテクチャに蒸留する知識情報深層学習(KIDL)パラダイムを提案する。 LLMは、データセット固有のパターンを超えて、基本的な自動車追従知識を抽出するために使用され、この知識は、知識蒸留を通じて信頼性があり、抽出可能で、計算的に効率的なモデルに変換される。 KIDLはまた、そのトレーニング目標に直接安定性の制約を組み込むことで、結果のモデルが人間のような振る舞いをエミュレートするだけでなく、実世界のAV展開に必要な局所的および弦的安定性要件を満たすことを保証する。 KIDLを実世界のNGSIMおよびHighDデータセット上で評価し、その性能を代表的物理ベース、データ駆動、ハイブリッドCFMと比較した。 実験的および理論的結果は、KIDLの優れた挙動一般化とトラフィックフロー安定性を一貫して証明し、次世代の交通システムに対して堅牢でスケーラブルなソリューションを提供する。

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