A Diversity Analysis of Safety Metrics Comparing Vehicle Performance in the Lead-Vehicle Interaction Regime

要約

車両性能測定基準は、公称運転環境における対象車両と他の道路利用者との相互作用からなるデータセットを分析し、特定の性能測定値を出力として提供します。
著者の知る限り、車両の安全性能指標の研究は少なくとも 1967 年に遡ります。現在に至るまで、車両の安全性能の評価と正当化のためのコミュニティ全体で受け入れられた指標や一連の指標はまだ存在していません。
先進運転支援システムや自動運転システムへの関心が高まるにつれ、この問題はさらに深刻化しています。
この論文では、著者らは、性能比較の一般的な手段として先頭車両相互作用の運用設計ドメインを使用して、車両性能指標のコミュニティ全体の理解を促進する統一研究を実行しようとしています。
特に、著者らは、1967 年から 2022 年の間に出版された既存の文献にある、33 の基本メトリクスと最大 51 のメトリクス バリアント (ハイパーパラメータの異なる選択) 間の多様性 (建設的な定式化の不一致や経験的なパフォーマンスの違いを含む) を研究しています。 2 つのデータ
セットは、通常の高速道路走行環境からの車両の軌跡や、衝突やヒヤリ・ハットなどの比較的リスクの高い事故を含む、実証的なパフォーマンス多様性分析に採用されています。
この分析はさらに、(i) 結果保証の仮定、条件、タイプが適切に正当化されていない場合、安全性指標の提案を概念的に受け入れることには問題が生じる可能性があること、および (ii) 受け入れられる指標の経験的なパフォーマンスの正当性もまた、問題となる可能性があることを示唆しています。
経験的に指標間で支配的なコンセンサスが観察されないため、問題となります。

要約(オリジナル)

Vehicle performance metrics analyze data sets consisting of subject vehicle’s interactions with other road users in a nominal driving environment and provide certain performance measures as outputs. To the best of the authors’ knowledge, the vehicle safety performance metrics research dates back to at least 1967. To date, there still does not exist a community-wide accepted metric or a set of metrics for vehicle safety performance assessment and justification. This issue gets further amplified with the evolving interest in Advanced Driver Assistance Systems and Automated Driving Systems. In this paper, the authors seek to perform a unified study that facilitates an improved community-wide understanding of vehicle performance metrics using the lead-vehicle interaction operational design domain as a common means of performance comparison. In particular, the authors study the diversity (including constructive formulation discrepancies and empirical performance differences) among 33 base metrics with up to 51 metric variants (with different choices of hyper-parameters) in the existing literature, published between 1967 and 2022. Two data sets are adopted for the empirical performance diversity analysis, including vehicle trajectories from normal highway driving environment and relatively high-risk incidents with collisions and near-miss cases. The analysis further implies that (i) the conceptual acceptance of a safety metric proposal can be problematic if the assumptions, conditions, and types of outcome assurance are not justified properly, and (ii) the empirical performance justification of an acceptable metric can also be problematic as a dominant consensus is not observed among metrics empirically.

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