Integrating Naturalistic Insights in Objective Multi-Vehicle Safety Framework

要約

自律車両技術が進むにつれて、複雑な交通シナリオでの安全性の正確な評価が重要になります。特に、安全性の人間の認識を考慮に入れる必要がある混合車両環境では。
このホワイトペーパーでは、多様な客観的安全メトリックの同時利用を促進するために、交通の安全性を多様な状況で評価するために設計されたフレームワークを紹介します。
さらに、モデルパラメーターを調整することにより、安全性の主観的な知覚の統合が可能になります。
このフレームワークは、自然主義的な運転データセットを利用して、高速道路上の車に住むシナリオのさまざまなモデル構成を評価するために適用されました。
モデルの評価は、特に複数の客観的な安全対策を統合する場合、優れたパフォーマンスを示しました。
さらに、周囲のすべての車両を検討すると、パフォーマンスが大幅に向上しました。

要約(オリジナル)

As autonomous vehicle technology advances, the precise assessment of safety in complex traffic scenarios becomes crucial, especially in mixed-vehicle environments where human perception of safety must be taken into account. This paper presents a framework designed for assessing traffic safety in multi-vehicle situations, facilitating the simultaneous utilization of diverse objective safety metrics. Additionally, it allows the integration of subjective perception of safety by adjusting model parameters. The framework was applied to evaluate various model configurations in car-following scenarios on a highway, utilizing naturalistic driving datasets. The evaluation of the model showed an outstanding performance, particularly when integrating multiple objective safety measures. Furthermore, the performance was significantly enhanced when considering all surrounding vehicles.

arxiv情報

提供元, 利用サービス

arxiv.jp, Google