Consensus-Aware AV Behavior: Trade-offs Between Safety, Interaction, and Performance in Mixed Urban Traffic

要約

輸送システムは、エージェントのアクションとトラフィックの結果の相互依存関係によって駆動される、複雑さと不均一性によって長い間形作られてきました。
このようなシステムにおける自動化された車両（AVS）の展開は、安全性、相互作用の品質、交通性能を超えてコンセンサスを達成するという新しい課題をもたらします。
この作業では、コンセンサスをトラフィックシステムの基本的なプロパティとして位置付け、それを定量化することを目指しています。
第3世代シミュレーション（TGSIM）データセットの高解像度軌道データを使用して、シグナル付きの都市交差点および脆弱な道路利用者（VRU）でAVおよびヒト駆動車（HDV）の動作を経験的に分析します。
衝突までの時間（TTC）、侵入後の時間（PET）、減速パターン、前進、および文字列安定性を含む重要なメトリックは、3つのパフォーマンスの次元で評価されます。
結果は、安全性、相互作用、パフォーマンス全体の完全なコンセンサスがまれであり、AV-VRU相互作用フレームのわずか3つの条件を満たしていることを示しています。
これらの調査結果は、混合環境での多次元パフォーマンスのバランスを明示的にバランスさせるAVモデルの必要性を強調しています。
完全な再現性は、https://github.com/wissamkontar/consensus-av-分析のオープンソースコードベースを介してサポートされています。

要約(オリジナル)

Transportation systems have long been shaped by complexity and heterogeneity, driven by the interdependency of agent actions and traffic outcomes. The deployment of automated vehicles (AVs) in such systems introduces a new challenge: achieving consensus across safety, interaction quality, and traffic performance. In this work, we position consensus as a fundamental property of the traffic system and aim to quantify it. We use high-resolution trajectory data from the Third Generation Simulation (TGSIM) dataset to empirically analyze AV and human-driven vehicle (HDV) behavior at a signalized urban intersection and around vulnerable road users (VRUs). Key metrics, including Time-to-Collision (TTC), Post-Encroachment Time (PET), deceleration patterns, headways, and string stability, are evaluated across the three performance dimensions. Results show that full consensus across safety, interaction, and performance is rare, with only 1.63% of AV-VRU interaction frames meeting all three conditions. These findings highlight the need for AV models that explicitly balance multi-dimensional performance in mixed-traffic environments. Full reproducibility is supported via our open-source codebase on https://github.com/wissamkontar/Consensus-AV-Analysis.

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