論文の概要: Cut-In Gap Acceptance Toward Autonomous vs. Human-Driven Vehicles: Evidence from the Waymo Open Motion Dataset

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2605.01485v1
• Date: Sat, 02 May 2026 15:13:39 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-05-05 20:33:49.79857
• Title: Cut-In Gap Acceptance Toward Autonomous vs. Human-Driven Vehicles: Evidence from the Waymo Open Motion Dataset
• Title（参考訳）: 自律型対人間駆動型自動車へのギャップ受容--Waymoオープンモーションデータセットからの証拠
• Authors: Abdulaziz Alhuraish, Yuhang Wang, Hao Zhou,
• Abstract要約: ドライバーは、人間の運転する車両を目標とする場合よりも、自動運転車の前を切る場合の方が短いギャップを受け入れることが示される。 結果は,人間のギャップ目標行動における系統的および安全性関連非対称性を明らかにした。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 20.020714761983744
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Autonomous vehicles (AVs) are widely known to follow conservative, rule-based motion policies that surrounding drivers can learn to anticipate. A direct consequence is that human drivers may accept shorter longitudinal gaps when cutting in front of an AV than when targeting another human-driven vehicle (HDV). We test this hypothesis using the Waymo Open Motion Dataset (WOMD), which provides 25,906 real-world highway scenarios at 10 hertz. An eight-criterion lane-change detector extracts 706 HDV-to-AV and 3,172 HDV-to-HDV cut-in events from the same traffic environment. The median accepted gap in front of the Waymo AV is 7.58 meters versus 9.57 meters for HDV targets, a 1.99 meter reduction that is statistically significant (p equals 5.76 times 10 to the negative eighth power, d equals negative 0.224) and persists under speed-matched resampling. Cut-in speeds toward the AV are 37 percent higher (51.7 versus 37.7 kilometers per hour, d equals 0.502), and 68.0 percent of AV-targeted cut-ins occur below the 10 meter gap boundary versus 51.8 percent of HDV-targeted events (chi-squared equals 60.5, p is less than 10 to the negative thirteenth power). These results reveal a systematic and safety-relevant asymmetry in human gap-acceptance behavior that warrants AV-specific calibration of both motion-planning safety envelopes and traffic simulation models.
• Abstract（参考訳）: 自律走行車(AV)は、周囲のドライバーが予想できる保守的で規則に基づく行動ポリシーに従うことで広く知られている。 直接的な結果として、人間のドライバーは、他の人間駆動車(HDV)を目標とする場合よりも、AVの前方で切断する場合に短い長手ギャップを受け入れる可能性がある。 この仮説をWaymo Open Motion Dataset (WOMD) を用いて検証する。 8つの基準線変化検出器は、同じ交通環境から706 HDV-to-AVと3,172 HDV-to-HDVのカットインイベントを抽出する。 Waymo AVの前方中央の許容ギャップは、HDV目標の9.57メートルに対して7.58メートルであり、統計的に有意な1.99メートルの減少(pは5.76倍10倍、dは0.224倍)であり、速度整合された再サンプリングの下で持続する。 AVに対するカットイン速度は37パーセント(51.7対37.7km/h、dは0.502)で、AVがターゲットとするカットインの68.0パーセントは10メートルのギャップ境界以下で、HDVがターゲットとするイベントの51.8パーセント(チ二乗は60.5、pは負の13分の1)である。 これらの結果から,移動計画型安全封筒と交通シミュレーションモデルの両方のAV比校正を保証できる,人間のギャップ受容行動の系統的および安全性関連非対称性が明らかとなった。

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