Optimization of Velocity Ramps with Survival Analysis for Intersection Merge-Ins

要約

任意のジオメトリと車両密度の T 交差点マージインの正しいモーション プランニングの問題を検討します。
合流支援システムは、連続する 2 台の車両の間のギャップをうまく埋めることができる可能性を推定する必要があります。
ヒューリスティックなギャップ サイズ ルールに基づく以前のモデルとは対照的に、パラメータ化された速度ランプを使用して状況の積分リスクを最適化するアプローチを提示します。
いわゆるサバイバル分析を使用して、カーブと関連するすべての車両 (すべてのパスの前後) からのリスクを考慮します。
比較のために、交差点に入るために特別に設計されたインテリジェント ドライバー モデル (IDM) の拡張も紹介します。
定量的な統計的評価において、生存法は絶対リスクが低く（つまり、クラッシュが発生しない）、リスクと効用のトレードオフが優れている（つまり、出現するギャップをより適切に利用できる）という点で利点があることを示しています。
さらに、私たちのアプローチは、リスク源が追加されたより複雑な状況に一般化されます。

要約(オリジナル)

We consider the problem of correct motion planning for T-intersection merge-ins of arbitrary geometry and vehicle density. A merge-in support system has to estimate the chances that a gap between two consecutive vehicles can be taken successfully. In contrast to previous models based on heuristic gap size rules, we present an approach which optimizes the integral risk of the situation using parametrized velocity ramps. It accounts for the risks from curves and all involved vehicles (front and rear on all paths) with a so-called survival analysis. For comparison, we also introduce a specially designed extension of the Intelligent Driver Model (IDM) for entering intersections. We show in a quantitative statistical evaluation that the survival method provides advantages in terms of lower absolute risk (i.e., no crash happens) and better risk-utility tradeoff (i.e., making better use of appearing gaps). Furthermore, our approach generalizes to more complex situations with additional risk sources.

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