Identification of Driving Heterogeneity using Action-chains

要約

運転の異質性を特定する現在のアプローチは、運転特性の多様性を捉え、運転行動メカニズムの観点から基本的なパターンを理解するという課題に直面しています。
この研究では、アクションチェーンの観点から異質性の推進を特定するための包括的なフレームワークを紹介します。
まず、運転行動の物理的意味を考慮したルールベースのセグメンテーション手法を提案する。
次に、セグメンテーションの結果に基づいて、さまざまな運転行動パターンの記述を含むアクション フェーズ ライブラリが作成されます。
次に、アクションの段階遷移確率を実装することによってアクション チェーンの概念が導入され、続いて駆動の不均一性を評価する方法が導入されます。
現実世界のデータセットを評価に使用する当社のアプローチは、明確な解釈を提供しながら、個々のドライバーと交通の流れの両方の運転の異質性を効果的に特定します。
これらの洞察は、正確な運転行動理論と交通流モデルの開発に役立ち、最終的には交通パフォーマンスに利益をもたらし、道路容量や安全性の向上などの側面につながる可能性があります。

要約(オリジナル)

Current approaches to identifying driving heterogeneity face challenges in capturing the diversity of driving characteristics and understanding the fundamental patterns from a driving behaviour mechanism standpoint. This study introduces a comprehensive framework for identifying driving heterogeneity from an Action-chain perspective. First, a rule-based segmentation technique that considers the physical meanings of driving behaviour is proposed. Next, an Action phase Library including descriptions of various driving behaviour patterns is created based on the segmentation findings. The Action-chain concept is then introduced by implementing Action phase transition probability, followed by a method for evaluating driving heterogeneity. Employing real-world datasets for evaluation, our approach effectively identifies driving heterogeneity for both individual drivers and traffic flow while providing clear interpretations. These insights can aid the development of accurate driving behaviour theory and traffic flow models, ultimately benefiting traffic performance, and potentially leading to aspects such as improved road capacity and safety.

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