Development and Assessment of Autonomous Vehicles in Both Fully Automated and Mixed Traffic Conditions

要約

自動運転車 (AV) 技術は急速に進歩しており、道路交通の安全性が大きく変わり、さまざまな複雑な交通問題が解決される可能性があります。
さまざまな企業による AV の導入が増加するにつれて、特に AV が路上で普及している場合、AV が相互に、また人間のドライバーとどのように相互作用するかについて疑問が生じています。
AV 間、および AV と人間のドライバー間の協力的な相互作用を確保することは重要ですが、否定的な競争行為の可能性についての懸念もあります。
このペーパーでは、単一の AV の開発から始まり、相互調整を強化するための共有と思いやりのある V2V 通信戦略を組み込んだ、接続された AV に進む多段階のアプローチを紹介します。
AV の走行性能を検証するために調査が実施され、混合交通のケーススタディに利用されます。この調査は、人間のドライバーが同じ道路を並走する AV に対してどのように反応するかに焦点を当てます。
結果は、深層強化学習を使用して、AV が人間の運転パフォーマンスに達する運転行動を獲得したことを示しています。
AV ネットワーク内での共有と思いやりに基づく V2V 通信の採用により、AV の運転行動が強化され、より効果的な行動計画が支援され、AV 間の協力行動が促進されます。
この調査は、人間がAVと競合することを決めた場合、人間のエゴに基づく行動を制御することはできないため、混合交通における安全は保証できないことを示しています。
したがって、この文書では、AV を公道に安全に組み込むための研究を強化することを提唱しています。

要約(オリジナル)

Autonomous Vehicle (AV) technology is advancing rapidly, promising a significant shift in road transportation safety and potentially resolving various complex transportation issues. With the increasing deployment of AVs by various companies, questions emerge about how AVs interact with each other and with human drivers, especially when AVs are prevalent on the roads. Ensuring cooperative interaction between AVs and between AVs and human drivers is critical, though there are concerns about possible negative competitive behaviors. This paper presents a multi-stage approach, starting with the development of a single AV and progressing to connected AVs, incorporating sharing and caring V2V communication strategy to enhance mutual coordination. A survey is conducted to validate the driving performance of the AV and will be utilized for a mixed traffic case study, which focuses on how the human drivers will react to the AV driving alongside them on the same road. Results show that using deep reinforcement learning, the AV acquired driving behavior that reached human driving performance. The adoption of sharing and caring based V2V communication within AV networks enhances their driving behavior, aids in more effective action planning, and promotes collaborative behavior amongst the AVs. The survey shows that safety in mixed traffic cannot be guaranteed, as we cannot control human ego-driven actions if they decide to compete with AV. Consequently, this paper advocates for enhanced research into the safe incorporation of AVs on public roads.

arxiv情報

提供元, 利用サービス

arxiv.jp, Google