Die Studie präsentiert ein neuartiges Modell zur Einschätzung des wahrgenommenen Risikos für Insassen autonomer Fahrzeuge (AV) bei Einfädelmanövern, das als AV-Insassen-Risiko-Modell (AVOR) bezeichnet wird. Das AVOR-Modell baut auf dem bestehenden Fahrer-Risiko-Feld-Modell (DRF) auf und integriert die Unsicherheiten dynamischer Objekte in eine dynamische Kostenkarte.
Die Studie umfasste ein empirisches Experiment mit 18 Teilnehmern, bei dem zwei realistische Einfädelmanöver-Szenarien aus dem Waymo-Open-Dataset verwendet wurden - ein Hochrisiko-Szenario (HRS) und ein Niedrigrisiko-Szenario (LRS). Die Szenarien wurden in drei verschiedenen Straßenverkehrssituationen präsentiert: nur Objekte von Interesse (O), alle Verkehrsteilnehmer (A) und alle Verkehrsteilnehmer plus Straßenmöbel (A+R).
Die Ergebnisse zeigen, dass 76% der subjektiven Risikoeinschätzungen einen Anstieg des wahrgenommenen Risikos zu Beginn des Einfädelmanövers (Phase I) aufweisen. Das bestehende DRF-Modell konnte dieses kritische Phänomen nicht erfassen. Im Gegensatz dazu zeigte das AVOR-Modell eine signifikante Verbesserung bei der Schätzung des wahrgenommenen Risikos in den frühen Phasen des Einfädelmanövers, insbesondere im Hochrisiko-Szenario, mit einer Steigerung der Modellgenauigkeit um bis zu 54%.
Das Konzept des AVOR-Modells kann das wahrgenommene Risiko in anderen vielfältigen Fahrkontexten mit dynamischen Unsicherheiten quantifizieren und so die Zuverlässigkeit und den menschenzentrierten Fokus von AV-Systemen verbessern.
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Wichtige Erkenntnisse aus
by Sarah Barend... um arxiv.org 03-25-2024
https://arxiv.org/pdf/2403.15171.pdfTiefere Fragen