要約
シミュレーションで実際のドライバーの動作を模倣するための複数のアプローチがすでに提案されています。
この記事では、交差点を誰にも邪魔されずに観察する方法の探求のみに基づいて、新しい方法を提案します。
それらから、各マクロ操作の動作プロファイルが発見されます。
以前の研究ですでに特定されているマクロ操作を使用して、拡張カルマン フィルター (EKF) を使用した異なる長さの軌道間の比較方法が提案されています。これは、期待値最大化 (EM) にヒントを得た方法と組み合わせて、軌道を表すさまざまなクラスターを定義します。
観察された行動。
これは、クラスターをいつ分割またはマージする必要があるかを定義するための Kullback-Liebler 発散 (KL) 基準とも組み合わせられます。
最後に、各マクロ操作の動作は、環境に関する地図情報を使用せず、車両の動きと動的に一致することなく、検出された各クラスターによって決定されます。
観察により、ドライバーの行動の 2 つの主な要因は、ドライバーの積極性と他の道路利用者との交流であることが明らかになりました。
要約(オリジナル)
Multiple approaches have already been proposed to mimic real driver behaviors in simulation. This article proposes a new one, based solely on the exploration of undisturbed observation of intersections. From them, the behavior profiles for each macro-maneuver will be discovered. Using the macro-maneuvers already identified in previous works, a comparison method between trajectories with different lengths using an Extended Kalman Filter (EKF) is proposed, which combined with an Expectation-Maximization (EM) inspired method, defines the different clusters that represent the behaviors observed. This is also paired with a Kullback-Liebler divergent (KL) criteria to define when the clusters need to be split or merged. Finally, the behaviors for each macro-maneuver are determined by each cluster discovered, without using any map information about the environment and being dynamically consistent with vehicle motion. By observation it becomes clear that the two main factors for driver’s behavior are their assertiveness and interaction with other road users.
arxiv情報
| 著者 | Nelson de Moura,Fawzi Nashashibi,Fernando Garrido |
| 発行日 | 2024-12-01 14:34:50+00:00 |
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