要約
他の道路利用者の動きを予測することは、自動運転車 (AV) のパフォーマンスを向上させるのに役立ちます。
ただし、これらの予測に関連する期間と AV パフォーマンスとの関係は依然として不明です。
多数の軌道予測アルゴリズムが存在するにもかかわらず、さまざまな予測長が AV の安全性やその他の車両性能指標にどのような影響を与えるかについては研究が行われていないため、予測方法のホライズン要件が未定義となっています。
私たちの研究では、安全性、快適性、効率性に焦点を当て、AV パフォーマンスに対するさまざまな予測範囲の影響を調べることで、このギャップに対処しています。
最先端のリスクベースの予測軌道プランナーを使用した複数の実験を通じて、最大 20 秒の予測をシミュレートしました。
シミュレーションに基づいて、特定の AV パフォーマンス基準とアプリケーションのニーズに基づいて、最小限必要な最適な予測範囲を指定するためのフレームワークを提案します。
私たちの結果は、横断歩行者との衝突を防ぐためには 1.6 秒のホライズンが必要で、7 ~ 8 秒のホライズンが最高の効率をもたらし、最大 15 秒のホライズンが乗客の快適性を向上させることを示しています。
予測範囲の要件はアプリケーションに依存すると結論付けており、横断歩行者が関与するアプリケーションの一般的なガイドラインとして 11.8 秒の予測範囲を目指すことを推奨します。
要約(オリジナル)
Predicting the movement of other road users is beneficial for improving automated vehicle (AV) performance. However, the relationship between the time horizon associated with these predictions and AV performance remains unclear. Despite the existence of numerous trajectory prediction algorithms, no studies have been conducted on how varying prediction lengths affect AV safety and other vehicle performance metrics, resulting in undefined horizon requirements for prediction methods. Our study addresses this gap by examining the effects of different prediction horizons on AV performance, focusing on safety, comfort, and efficiency. Through multiple experiments using a state-of-the-art, risk-based predictive trajectory planner, we simulated predictions with horizons up to 20 seconds. Based on our simulations, we propose a framework for specifying the minimum required and optimal prediction horizons based on specific AV performance criteria and application needs. Our results indicate that a horizon of 1.6 seconds is required to prevent collisions with crossing pedestrians, horizons of 7-8 seconds yield the best efficiency, and horizons up to 15 seconds improve passenger comfort. We conclude that prediction horizon requirements are application-dependent, and recommend aiming for a prediction horizon of 11.8 seconds as a general guideline for applications involving crossing pedestrians.
arxiv情報
著者 | Manuel Muñoz Sánchez,Chris van der Ploeg,Robin Smit,Jos Elfring,Emilia Silvas,René van de Molengraft |
発行日 | 2024-04-10 13:34:24+00:00 |
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