Challenges of Data-Driven Simulation of Diverse and Consistent Human Driving Behaviors

要約

自動運転車を開発およびテストするためのシミュレーション環境を構築するには、人間のドライバーが運転する他の車両との相互作用を含む、現実世界の環境の統計的現実性をシミュレーターが正確にモデル化する必要があります。
この要件に対処するには、人間の運転行動の多様性と一貫性を組み込むための正確な人間行動モデルが不可欠です。
私たちは、現在使用されている物理ベースのシミュレーション モデルよりも人間の運転行動をより現実的にシミュレートするデータ駆動型シミュレーション モデルを設計するための数学的フレームワークを提案します。
NGSIM データセットを使用して行われた実験は、現実的なシミュレーターの開発を目指す場合、人間の運転行動の複雑さ、多様性、一貫性を考慮する必要性に関する私たちの仮説を検証します。

要約(オリジナル)

Building simulation environments for developing and testing autonomous vehicles necessitates that the simulators accurately model the statistical realism of the real-world environment, including the interaction with other vehicles driven by human drivers. To address this requirement, an accurate human behavior model is essential to incorporate the diversity and consistency of human driving behavior. We propose a mathematical framework for designing a data-driven simulation model that simulates human driving behavior more realistically than the currently used physics-based simulation models. Experiments conducted using the NGSIM dataset validate our hypothesis regarding the necessity of considering the complexity, diversity, and consistency of human driving behavior when aiming to develop realistic simulators.

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