A cognitive process approach to modeling gap acceptance in overtaking

要約

運転自動化は交通安全を強化する大きな可能性を秘めています。
しかし、混合交通の中で人間のドライバーとのやり取りを効果的に処理することは依然として困難な課題です。
交通インタラクションにおける人間の行動を捉えようとするモデルがいくつか存在し、多くの場合、ギャップの受け入れに焦点を当てています。
ただし、追い越しなどの高速シナリオのコンテキストで、個々のドライバーのギャップ許容モデルを人間と AV の動的な相互作用にどのように変換できるかは明らかではありません。
この研究では、認知プロセスのアプローチを採用して、追い越し操作中の対向車による動的インタラクションを記述することで、この問題に対処します。
私たちの調査結果は、初速に依存する初期の意思決定バイアスを既存のドリフト拡散モデルに組み込むことで、以前に観察された追い越しギャップ許容の定性的パターンを正確に記述できることを明らかにしました。
私たちの結果は、対向車が AV である場合の人間の追い越し行動をモデル化する際の認知プロセス アプローチの可能性を示しています。
この目的を達成するために、この研究は、人間のドライバーとAVの間の安全かつ効率的な追い越しの相互作用を確保するための効果的な戦略の開発に貢献します。

要約(オリジナル)

Driving automation holds significant potential for enhancing traffic safety. However, effectively handling interactions with human drivers in mixed traffic remains a challenging task. Several models exist that attempt to capture human behavior in traffic interactions, often focusing on gap acceptance. However, it is not clear how models of an individual driver’s gap acceptance can be translated to dynamic human-AV interactions in the context of high-speed scenarios like overtaking. In this study, we address this issue by employing a cognitive process approach to describe the dynamic interactions by the oncoming vehicle during overtaking maneuvers. Our findings reveal that by incorporating an initial decision-making bias dependent on the initial velocity into existing drift-diffusion models, we can accurately describe the qualitative patterns of overtaking gap acceptance observed previously. Our results demonstrate the potential of the cognitive process approach in modeling human overtaking behavior when the oncoming vehicle is an AV. To this end, this study contributes to the development of effective strategies for ensuring safe and efficient overtaking interactions between human drivers and AVs.

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