Characterizing Behavioral Differences and Adaptations of Automated Vehicles and Human Drivers at Unsignalized Intersections: Insights from Waymo and Lyft Open Datasets

要約

自動運転車 (AV) を交通システムに統合することは、交通の安全性と効率性を向上させる前例のない機会をもたらします。
しかし、交差点における AV と人間駆動車両 (HV) の間の相互作用を理解することは、未解決の研究課題のままです。
この研究は、Waymo と Lyft の 2 つの包括的な AV データセットを利用して、信号のない交差点における AV と HV の動作の違いと適応を調査することで、このギャップを埋めることを目的としています。
この研究では、系統的な方法論を使用して、衝突までの時間（TTC）、侵入後時間（PET）、最大必要減速度（MRD）、時間的優位性（TA）などの重要な安全性と効率性の指標を計算することにより、合流と交差の衝突を特定および分析しています。
、速度と加速度のプロファイル。
この調査結果は、混合交通の流れにおける矛盾を明らかにしています。AV はより大きな安全マージンを維持していますが、その保守的な動作は人間のドライバーにとって予期せぬ状況を引き起こし、潜在的に危険な状態を引き起こす可能性があります。
パフォーマンスの観点から見ると、人間のドライバーは、AV と対話するときに他の HV と比べてより一貫した動作を示し、AV が交通の流れのパターンの調和に貢献する可能性があることを示唆しています。
さらに、Waymo と Lyft の車両の間には顕著な違いが観察されており、これは、AV を安全に統合するための交通モデリングおよび管理戦略において、メーカー固有の AV の動作を考慮することの重要性を浮き彫りにしています。
この研究で利用された処理されたデータセットは、AV-HV 相互作用に関する研究を促進するために公開されています。

要約(オリジナル)

The integration of autonomous vehicles (AVs) into transportation systems presents an unprecedented opportunity to enhance road safety and efficiency. However, understanding the interactions between AVs and human-driven vehicles (HVs) at intersections remains an open research question. This study aims to bridge this gap by examining behavioral differences and adaptations of AVs and HVs at unsignalized intersections by utilizing two comprehensive AV datasets from Waymo and Lyft. Using a systematic methodology, the research identifies and analyzes merging and crossing conflicts by calculating key safety and efficiency metrics, including time to collision (TTC), post-encroachment time (PET), maximum required deceleration (MRD), time advantage (TA), and speed and acceleration profiles. The findings reveal a paradox in mixed traffic flow: while AVs maintain larger safety margins, their conservative behavior can lead to unexpected situations for human drivers, potentially causing unsafe conditions. From a performance point of view, human drivers exhibit more consistent behavior when interacting with AVs versus other HVs, suggesting AVs may contribute to harmonizing traffic flow patterns. Moreover, notable differences were observed between Waymo and Lyft vehicles, which highlights the importance of considering manufacturer-specific AV behaviors in traffic modeling and management strategies for the safe integration of AVs. The processed dataset utilized in this study is openly published to foster the research on AV-HV interactions.

arxiv情報

提供元, 利用サービス

arxiv.jp, Google