Intention-Aware Decision-Making for Mixed Intersection Scenarios

要約

タイトル：混雑した交差点シナリオにおける意図認識型意思決定法　
要約：
– 歩行者と自動化された車両（AV）との相互作用を扱うための白箱タイプの意図認識型意思決定法が提供されている。
– 意思決定を自動化するための設計フレームワークが開発されています。このフレームワークを使うことで、意思決定のパラメータ化が可能になります。
– この意思決定は、都市交通での歩行者の動きを理解し、彼らの意図に応じて適切に反応することができるように設計されています。これにより、AVに対する受容性が高まり、人間様の反応が生まれます。
– この論文の核心コンセプトは、横断する歩行者の意図予測と意思決定を2つのサブシステムに分けることです。つまり、意図検出はデータ駆動型のブラックボックス・モデルであり、歩行者の複雑な行動をモデル化することができます。一方、意思決定は、トレーサビリティの確保とAVの素早い検証と検証を可能にするための白箱モデルです。
– この白箱決定は、人間様の行動とデッドロックの防止を保証し、現実世界での使用を可能にするために、低い計算リソースしか必要としません。
– 粒子群最適化を用いた自動化されたパラメータ化により、意思決定の迅速な設計が可能になり、異なる歩行者の振る舞いが考慮されます。
– 結果は、提案された意図認識型意思決定の適用可能性を強化しています。

要約(オリジナル)

This paper presents a white-box intention-aware decision-making for the handling of interactions between a pedestrian and an automated vehicle (AV) in an unsignalized street crossing scenario. Moreover, a design framework has been developed, which enables automated parameterization of the decision-making. This decision-making is designed in such a manner that it can understand pedestrians in urban traffic and can react accordingly to their intentions. That way, a human-like response to the actions of the pedestrian is ensured, leading to a higher acceptance of AVs. The core notion of this paper is that the intention prediction of the pedestrian to cross the street and decision-making are divided into two subsystems. On the one hand, the intention detection is a data-driven, black-box model. Thus, it can model the complex behavior of the pedestrians. On the other hand, the decision-making is a white-box model to ensure traceability and to enable a rapid verification and validation of AVs. This white-box decision-making provides human-like behavior and a guaranteed prevention of deadlocks. An additional benefit is that the proposed decision-making requires low computational resources only enabling real world usage. The automated parameterization uses a particle swarm optimization and compares two different models of the pedestrian: The social force model and the Markov decision process model. Consequently, a rapid design of the decision-making is possible and different pedestrian behaviors can be taken into account. The results reinforce the applicability of the proposed intention-aware decision-making.

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