生産車両のフリートデータを使用した道路交通における運転シナリオの統計的モデル化

Core Concepts

生産車両から収集された代表的なデータをモデル化し、道路交通における具体的な運転シナリオの発生確率を表現し、活用可能にすることが本研究の目的である。

Abstract

本研究は、生産車両のセンサーで記録された走行データを抽象化し、車両から無線で送信された抽象化されたデータから、シナリオパラメータの分布と相関関係を導出することを目的としている。 具体的には以下の3つのステップで進められる: 車両のセンサーで記録された走行データの抽象化 車両からの抽象化されたデータの無線送信 シナリオパラメータの分布と相関関係の導出 本研究では、車両内でのデータ収集や無線送信の技術的な実装については扱わず、記録された走行データの抽象化と、シナリオパラメータの分布・相関関係の導出に焦点を当てている。 これまでの研究では、運転シナリオのモデル化に関する様々な取り組みが行われてきた。形式言語を用いた知識表現手法や、実際のデータからシナリオを抽出する手法などが提案されている。しかし、すべての変数の共通確率分布を表現する方法については、まだ十分に研究されていない。 本研究では、オントロジーとベイジアンネットワークを組み合わせることで、関連する変数の共通確率分布を表現する手法を検討する。具体的には、車線変更時の挙動を様々なパラメータ(シナリオ、縦方向速度、車線変更モデルパラメータ等)との関係から分析する概念実験を行う予定である。

Stats

運転シナリオの発生確率を評価するためには、シナリオの発生確率が知られている必要がある。 未知のシナリオによる残留リスクを十分に低いことを示すためには、可能な限り広範なシナリオ空間をカバーする必要がある。 運転者の予期せぬ介入につながるシナリオなど、エンドユーザーの車両から収集したデータが重要である。

Quotes

"安全運転機能の意図した機能の安全性(SOTIF)とは、意図した機能とその実装に関連するすべての潜在的な危険源から生じる不合理なリスクがないことを意味する。" "SOTIF活動の最終目的は、危険なシナリオにおける潜在的に危険な挙動を評価し、これらのシナリオによって引き起こされる残留リスクが十分に低いという論拠を提供することである。"

Key Insights Distilled From

Statistical Modelling of Driving Scenarios in Road Traffic using Fleet Data of Production Vehicles

by Chri... at arxiv.org 04-10-2024

https://arxiv.org/pdf/2404.06288.pdf

Deeper Inquiries

生産車両から収集したデータの代表性を確保するためには、どのような方法が考えられるか?

生産車両から収集したデータの代表性を確保するために、まずデータの収集方法が重要です。生産車両に搭載されたセンサーからのデータ収集は、実際の運転シナリオを反映するために重要です。データの代表性を確保するためには、収集されたデータを適切に抽象化し、統計的なパラメータやシナリオの分布と相関を導出することが不可欠です。さらに、データのワイヤレス転送や適切な保管方法も重要です。これにより、実際の運転シナリオを適切にモデル化し、統計的な情報を得ることが可能となります。