Interactive Car-Following: Matters but NOT Always

要約

先行車両の追従は、さまざまな交通状況や先行車両の挙動に適応する必要があるため、日常的ではありますが、困難な作業です。
しかし、「後続車は常に先行車に対して積極的に反応するのか？」という疑問は残ります。
開いたままです。
その答えを求めるために、私たちは車追従ペア内の相互作用の強度を定量化する新しい指標を提案します。
定量化されたインタラクション強度により、インタラクティブおよび非インタラクティブな車追従シナリオを認識し、各シナリオに対応するポリシーを導き出すことができます。
次に、対話型および非対話型ポリシーを備えた対話型スイッチング制御フレームワークを開発し、人間レベルの車両追従性能を実現します。
広範なシミュレーションにより、当社のインタラクション対応スイッチング制御フレームワークが、統合制御戦略と比較して制御パフォーマンスとデータ効率の向上を実現することが実証されました。
さらに、実験結果は、人間のドライバーが常に先行車両に反応し続けるわけではなく、安全性を重視した行動や意図的な行動を取ることもある、つまり相互作用は重要だが常にではないことを明らかにしている。

要約(オリジナル)

Following a leading vehicle is a daily but challenging task because it requires adapting to various traffic conditions and the leading vehicle’s behaviors. However, the question `Does the following vehicle always actively react to the leading vehicle?’ remains open. To seek the answer, we propose a novel metric to quantify the interaction intensity within the car-following pairs. The quantified interaction intensity enables us to recognize interactive and non-interactive car-following scenarios and derive corresponding policies for each scenario. Then, we develop an interaction-aware switching control framework with interactive and non-interactive policies, achieving a human-level car-following performance. The extensive simulations demonstrate that our interaction-aware switching control framework achieves improved control performance and data efficiency compared to the unified control strategies. Moreover, the experimental results reveal that human drivers would not always keep reacting to their leading vehicle but occasionally take safety-critical or intentional actions — interaction matters but not always.

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