要約
自動運転車 (AV) の導入がますます普及するにつれて、AV と他の人間のエージェントとの間の安全かつスムーズな対話を確保することが非常に重要になります。
都市環境では、車両が衝突をどのように解決するかが、運転の安全性と交通効率の両方に大きな影響を与えます。
交差点における AV が関与するシナリオと AV が存在しないシナリオにおける競合解決の評価に関する研究を促進するために、この論文では、オープンな Argoverse-2 動き予測データから派生した高品質のデータセットを紹介します。
まず、侵入後時間 (PET)、最小距離、軌道交差、および速度変動に関する一連のヒューリスティック ルールを適用することにより、対象となるシナリオが選択されます。
次に、生データの品質が注意深く検査されます。
Argoverse-2 データでは位置と速度のデータに一貫性がなく、不適切な処理により不要なエラーが引き起こされることがわかりました。
これらの特定の問題に対処するために、生データを修正および強化するデータ処理パイプラインを提案および適用します。
その結果、スムーズで一貫した位置、速度、加速度、および進行方向のデータを含む 5,000 以上の AV を伴うシナリオと 16,000 を超える AV を含まないシナリオが取得されました。
さらなる評価により、このデータセットは多様でバランスの取れた紛争解決体制で構成されていることが示されています。
この有益なデータセットは、自動運転車の評価と規制の分野の研究者や専門家に貴重なリソースを提供します。
このデータセットは、https://github.com/RomainLITUD/conflict_resolution_dataset から公開されています。
要約(オリジナル)
As the deployment of autonomous vehicles (AVs) becomes increasingly prevalent, ensuring safe and smooth interactions between AVs and other human agents is of critical importance. In the urban environment, how vehicles resolve conflicts has significant impacts on both driving safety and traffic efficiency. To expedite the studies on evaluating conflict resolution in AV-involved and AV-free scenarios at intersections, this paper presents a high-quality dataset derived from the open Argoverse-2 motion forecasting data. First, scenarios of interest are selected by applying a set of heuristic rules regarding post-encroachment time (PET), minimum distance, trajectory crossing, and speed variation. Next, the quality of the raw data is carefully examined. We found that position and speed data are not consistent in Argoverse-2 data and its improper processing induced unnecessary errors. To address these specific problems, we propose and apply a data processing pipeline to correct and enhance the raw data. As a result, 5k+ AV-involved scenarios and 16k+ AV-free scenarios with smooth and consistent position, speed, acceleration, and heading direction data are obtained. Further assessments show that this dataset comprises diverse and balanced conflict resolution regimes. This informative dataset provides a valuable resource for researchers and practitioners in the field of autonomous vehicle assessment and regulation. The dataset is openly available via https://github.com/RomainLITUD/conflict_resolution_dataset.
arxiv情報
| 著者 | Guopeng Li,Yiru Jiao,Simeon C. Calvert,J. W. C. van Lint |
| 発行日 | 2023-08-26 10:15:52+00:00 |
| arxivサイト | arxiv_id(pdf) |
提供元, 利用サービス
arxiv.jp, Google