Safety-Oriented Calibration and Evaluation of the Intelligent Driver Model

要約

インテリジェント ドライバー モデル (IDM) のような多くの車追従モデルでは、衝突のない運転や安全な距離の維持など、安全性の重要な側面がその定義に組み込まれており、ドライバーが運転中に安全を意識していることを暗示しています。
安全指向の性質にもかかわらず、これらのモデルを校正および評価する場合、ほとんどの研究の主な目的は、間隔や速度などの観測された測定値の誤差を最小限に抑えるモデル パラメーターを見つけることですが、研究は特に、システムによって捕捉された観測されていない安全な動作の校正と評価に焦点を当てています。
モデルのパラメータが不足しています。
IDM の校正と評価に関するほとんどの研究では、観察された運転挙動 (つまり、間隔) が、モデルで推定された観察されていない安全しきい値 (つまり、望ましい安全間隔) 内にあるかどうか、またはどのパラメータが安全にとって重要であるかを確認していません。
これにより、安全主導の交通シミュレーションへのアプリケーションが制限されます。
このギャップを埋めるために、この文書ではまず、IDM モデルの安全しきい値に対するドライバーの遵守を評価するための簡単な指標を提案します。
具体的には、ドライバーが希望する安全間隔、速度、安全時間ギャップを遵守しているかを評価します。
次に、モデルのキャリブレーション中に安全しきい値への準拠を強制する方法が提案されます。
提案されたコンプライアンス指標と校正アプローチは、運転シミュレーターの実験と 2 台のドローンから得られたオランダの高速道路の軌跡データを使用してテストされます。
その結果、IDM 安全しきい値の順守はブレーキ能力に大きく依存し、順守の中央値は運転時間の 38% ～ 90% であることがわかり、実際にはドライバーが IDM 安全しきい値を部分的にしか遵守できないことを示しています。

要約(オリジナル)

Many car-following models like the Intelligent Driver Model (IDM) incorporate important aspects of safety in their definitions, such as collision-free driving and keeping safe distances, implying that drivers are safety conscious when driving. Despite their safety-oriented nature, when calibrating and evaluating these models, the main objective of most studies is to find model parameters that minimize the error in observed measurements like spacing and speed while studies specifically focused on calibrating and evaluating unobserved safe behavior captured by the parameters of the model are scarce. Most studies on calibration and evaluation of the IDM do not check if the observed driving behavior (i.e. spacing) are within the model estimated unobserved safety thresholds (i.e. desired safety spacing) or what parameters are important for safety. This limits their application for safety driven traffic simulations. To fill this gap, this paper first proposes a simple metric to evaluate driver compliance with the safety thresholds of the IDM model. Specifically, we evaluate driver compliance to their desired safety spacing, speed and safe time gap. Next, a method to enforce compliance to the safety threshold during model calibration is proposed. The proposed compliance metric and the calibration approach is tested using Dutch highway trajectory data obtained from a driving simulator experiment and two drones. The results show that compliance to the IDM safety threshold greatly depends on braking capability with a median compliance between 38% and 90% of driving time, indicating that drivers can only partially follow the IDM safety threshold in reality.

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