Centrala begrepp
本研究は、自動運転車の周辺車両の軌道を正確に予測するために、運転行動、倫理的意思決定、リスク評価の原則を組み込んだ新しい軌道予測モデルを提案する。このモデルは、車両間の相互作用、運転意図、リスク評価の3つのモジュールから構成され、複雑な交通シナリオにおける軌道予測の精度と適応性を大幅に向上させる。
Sammanfattning
本研究は、自動運転車の周辺車両の軌道を正確に予測するための新しいモデルを提案している。
モデルの主な特徴は以下の通り:
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相互作用モジュール:
- 車両の過去の軌道と周辺環境情報を処理し、車両間の相互作用を捉える。
- 時間の経過に伴う車両間の動的な相互作用を包括的に捉える。
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意図予測モジュール:
- 車両の縦方向と横方向の運転意図を予測し、軌道生成の多様性を高める。
- 運転意図の予測により、軌道予測の不確実性を低減する。
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リスク評価モジュール:
- 生成された軌道のリスクを評価し、安全性と適応性を高めるために軌道を最適化する。
- 倫理的な意思決定の原則に基づいてリスクを評価する。
実験結果では、提案モデルが通常シナリオと事故シナリオの両方で、最先端のベースラインアルゴリズムを少なくとも26.5%から61.1%も上回る性能を示した。これは、運転行動と潜在的なリスクを効果的にモデル化することで、複雑な交通シナリオにおける軌道予測の精度と適応性が大幅に向上したことを示している。
Statistik
自動運転車と他の車両の質量、速度、衝突角度から計算した衝突時の速度変化量は、∆vA = (mB/(mA+mB))√(vA^2 + vB^2 - 2vAvBcos(θ))。
衝突時の被害度は、H = 1/(1+exp(-(μ0 + μ1·∆v + μarea)))で計算される。ここで、μ0、μ1、μareaは経験的に決定されたパラメータ。
各軌道の最大リスクをその軌道のリスク値とする。
Citat
"正確に周辺車両の軌道を予測することは、自動運転車にとって重要な課題である。"
"本研究は、運転行動、倫理的意思決定、リスク評価の原則を組み込んだ新しい軌道予測モデルを提案する。"
"提案モデルは、通常シナリオと事故シナリオの両方で、最先端のベースラインアルゴリズムを大幅に上回る性能を示した。"