[論文レビュー] Evaluation of Automated Vehicles Encountering Pedestrians at Unsignalized Crossings

Baiming Chen, Ding Zhao+1 more|arXiv (Cornell University)|Feb 2, 2017

Evacuation and Crowd Dynamics参考文献 11被引用数 7

ひとこと要約

本論文は、アナーバー（ミシガン州）の現実世界の歩行者行動データを用いて、信号のない横断歩道における自動運転車（AV）の通過戦略をシミュレーションベースで評価するフレームワークを提案する。歩行者のギャップ受容行動を多次元ガウス・ミックスチャネル・モデルでモデル化し、PreScanを用いてAVの相互作用をシミュレートした結果、ソフト・イールド戦略を採用したAVは、人間ドライバーに比べ30%高い効率性を示し、ゼロの衝突と理想状態下での高い安定性を達成した。

ABSTRACT

Interactions between vehicles and pedestrians have always been a major problem in traffic safety. Experienced human drivers are able to analyze the environment and choose driving strategies that will help them avoid crashes. What is not yet clear, however, is how automated vehicles will interact with pedestrians. This paper proposes a new method for evaluating the safety and feasibility of the driving strategy of automated vehicles when encountering unsignalized crossings. MobilEye sensors installed on buses in Ann Arbor, Michigan, collected data on 2,973 valid crossing events. A stochastic interaction model was then created using a multivariate Gaussian mixture model. This model allowed us to simulate the movements of pedestrians reacting to an oncoming vehicle when approaching unsignalized crossings, and to evaluate the passing strategies of automated vehicles. A simulation was then conducted to demonstrate the evaluation procedure.

研究の動機と目的

• 信号のない交差点における右折権が曖昧な状況での自動運転車の通過戦略を評価する手法を開発すること。
• ミシガン州アナーバーで得られた自然的行動データを用いて、実世界の歩行者行動（特にギャップ受容行動）をモデル化すること。
• 効率性、安定性、安全性の観点から、自動運転車と人間ドライバーの性能を比較すること。
• AV戦略が信号のない横断歩道の状況において、人間ドライバーよりも安全かつ効率的であることを実証すること。

提案手法

• ミシガン州アナーバーのバスに搭載されたMobilEyeセンサーを用いて、2,973件の有効な歩行者横断イベントを収集した。
• 多次元ガウス・ミックスチャネル・モデルを用いて、歩行者が接近する車両に対してどのように反応するかを確率的モデル化した。
• 時間まで衝突予測（TTC）に基づいて、停止・譲り行動の実証的ロジットモデルを用いて人間ドライバーの行動をモデル化した。
• PreScanシミュレーション内でソフト・イールド走行戦略を実装し、AVが歩行者の位置と速度に応じて速度を調整して安全なクリアランスを維持するようにした。
• 最大加速度 $ a_m $ で上限を設定した $ a_d = \frac{v_d - v}{\Delta t} $ を用いて、望ましい加速度を計算した。ただし $ \Delta t = 1 $ s とした。
• 平均時間比 $ \mu = 0.7044 $、変動係数 $ c_v = 4.54\% $、衝突率 $ \kappa = 0 $ といった指標を用いてAVの性能を評価した。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 信号のない横断歩道で歩行者に遭遇した際、自動運転車の安全性と効率性はいかがであるか？
• RQ2 歩行者のギャップ受容行動が自動運転車の意思決定に与える影響は何か？
• RQ3 実世界に類似した条件下で、ソフト・イールド戦略を採用したAVの性能は、人間ドライバーと比べてどの程度異なるか？
• RQ4 確率的歩行者モデルは、AVの評価において、現実の相互作用をどの程度正確にシミュレートできるか？

主な発見

• 自動運転車の通過戦略は、人間ドライバーのそれよりも30%高い効率性を示した。平均時間比 $ \mu = 0.7044 $ は、人間ドライバーが要した時間の70.44%の時間で済んだことを示している。
• 戦略は高い安定性を示し、変動係数 $ c_v = 4.54\% $ であった。これは、試行回数にかかわらず一貫した性能を発揮していることを示している。
• 50回のシミュレーション実験において衝突は発生せず、衝突率 $ \kappa = 0 $ であった。これは、理想状態下での高い安全性を示している。
• 歩行者モデルは、接近する車両をちらっと見る行動や、認識されるリスクに応じて速度を調整する行動を、現実的かつ正確に再現できた。