The Application of Driver Models in the Safety Assessment of Autonomous Vehicles: A Survey

要約

自律走行車（AV）の開発や検証において、ドライバーモデルは重要な役割を果たす。以前は、ドライバーの行動をモデル化するために、主に交通流シミュレーションに適用されていた。AVの発展に伴い、ドライバーモデルはAVの安全性評価に貢献する可能性があるため、再び注目を集めている。シミュレーションに基づく試験方法は、その安全で効率的な特性により、AV試験を加速するための効果的な手段である。しかし、シミュレーション結果を有効にするためには、現実的なドライバーモデルが必要です。さらに、AVは少なくとも注意深く有能なドライバーと同程度の安全性があると仮定され、それはドライバーモデルによってもモデル化される。したがって、ドライバーモデルは、現在の観点からAVの安全性評価に不可欠である。しかしながら、ドライバーモデルはAVのリリースにおいて必要であるにもかかわらず、ここ5年間、AVに対するドライバーモデルの有用性に関する比較や議論はなされていない。そこで、本稿ではドライバーモデルの包括的なサーベイを行い、その適用可能性を比較検討する。AVの安全性評価に適用されるドライバーモデルの要件について議論する。シミュレーションベースのテストとAVベンチマークのためのドライバーモデルの概要を提供する。ドライバーモデルの長所と短所を比較するための評価指標を定義します。最後に、既存のドライバーモデルにおける潜在的なギャップを特定し、今後の研究の方向性を示す。本研究は、関連する研究者、特に規制当局に概要を提供し、AVのための適切なドライバーモデルを定義するのに役立つ。

要約(オリジナル)

Driver models play a vital role in developing and verifying autonomous vehicles (AVs). Previously, they are mainly applied in traffic flow simulation to model driver behavior. With the development of AVs, driver models attract much attention again due to their potential contributions to AV safety assessment. The simulation-based testing method is an effective measure to accelerate AV testing due to its safe and efficient characteristics. Nonetheless, realistic driver models are prerequisites for valid simulation results. Additionally, an AV is assumed to be at least as safe as a careful and competent driver, which is modeled by driver models as well. Therefore, driver models are essential for AV safety assessment from the current perspective. However, no comparison or discussion of driver models is available regarding their utility to AVs in the last five years despite their necessities in the release of AVs. This motivates us to present a comprehensive survey of driver models in the paper and compare their applicability. Requirements for driver models as applied to AV safety assessment are discussed. A summary of driver models for simulation-based testing and AV benchmarks is provided. Evaluation metrics are defined to compare their strength and weakness. Finally, potential gaps in existing driver models are identified, which provide direction for future work. This study gives related researchers especially regulators an overview and helps them to define appropriate driver models for AVs.

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