[論文レビュー] Intermittent Control Properties of Car Following: Theory and Driving Simulator Experiments

Ihor Lubashevsky, Hiromasa Ando|arXiv (Cornell University)|Sep 7, 2016

Traffic control and management参考文献 16被引用数 3

ひとこと要約

本研究では、車両のジャッキング（加速度の時間微分）を主要な制御変数として扱い、四変数の間歇的制御モデルを車両追従行動に提案する。8名の被験者を用いたTORCSベースのドライブシミュレータを用いて、人間の運転行動がノイズ駆動型の間歇的制御に従うことを示し、運転スタイルの違いやジャッキング分布における鋭いピークが確率的制御活性化の兆候であることを明らかにした。これは、従来のニュートン力学に基づくモデルに反するものである。

ABSTRACT

A rather simple car driving simulator was created based on the available open source engine TORCS and used to analyze the basic features of human behavior in car driving within the car-following setups. Eight subjects with different skill in driving real cars participated in these experiments. They were instructed to drive a virtual car without overtaking the lead car driven by computer at a fixed speed and not to lose sight of it. Moreover, these experiments were conducted with four different speed including 60km/h, 80km/h, 100km/h, and 120km/h. Based on the collected data the distribution of the headway, velocity, acceleration, and jerk are constructed and compared with available experimental data collected previously by the analysis of the real traffic flow. A new model for car-following is proposed capture the found properties. As the main results we draw a conclusion that the human behavior in car driving should be categorized as a generalized intermittent control with noise-driven activation of the active phase. Besides, we hypothesize that the extended phase space required for modeling human actions in car driving has to comprise four phase variables, namely, the headway distance, the velocity of car, its acceleration, and the car jerk, i.e., the time derivative of the car acceleration. This time, the time pattern of pedal pushing and the distribution of time derivative of pedal was utilized in addition to previous variables. Moreover, all subjects' driving data were categorized as some styles with their shapes.

研究の動機と目的

• 仮想ドライブ環境を用いて、人間の間歇的制御が車両追従ダイナミクスにどのように現れるかを調査すること。
• 特に車両ジャッキング（加速度の時間微分）を含む高次ダイナミクスの役割を分離・分析すること。
• 実験データに基づき、制御の活性化がしきい値駆動型かノイズ駆動型かを特定すること。
• 頭上距離、速度、加速度、ジャッキングを位相変数として含む車両追従の数学的モデルを構築すること。
• シミュレーション結果と実際の交通流データを比較し、ペダルダイナミクスおよびジャッキングパターンに基づいて運転スタイルを同定すること。

提案手法

• オープンソースのTORCSエンジンを用いて、現実的な車両ダイナミクスを再現したカスタムドライブシミュレータを開発した。
• 頭上距離、速度、加速度、ジャッキング、ペダル位置、ペダルの時間変化率のデータ収集を目的として、4つの固定された先行車両速度（60–120 km/h）の下で8名のドライバーによる実験を実施した。
• ドライバー入力の正確なデータ収集を確保するため、高精度なLogitech G27レーシングホイルおよびペダルセットを用いた。
• 特にジャッキングおよびペダル変化率の分布におけるピークに注目し、制御変数の統計的分布を分析した。
• 頭上距離、速度、加速度、ジャッキングを含む四変数位相空間モデルを提案し、ノイズ駆動型の制御活性化を組み込んだ。
• モデルをシミュレートし、実験データおよび実世界の交通流データと出力結果を比較した。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 人間の車両追従における間歇的制御は、頭上距離、速度、加速度、ジャッキングの統計的分布にどのように現れるか？
• RQ2 車両追従における制御活性化は主にしきい値駆動型かノイズ駆動型か。その根拠となる証拠は何か？
• RQ3 車両ジャッキング（加速度の時間微分）は、人間ドライブのダイナミクスにおいて果たす役割は何か？
• RQ4 頭上距離、速度、加速度、ジャッキングを含む四変数位相空間モデルは、人間ドライブ行動を適切に表現できるか？
• RQ5 ペダル入力のダイナミクスおよびジャッキング分布から、異なる運転スタイルはどのように生じるか？

主な発見

• ジャッキングの分布にゼロ付近の鋭いピークが観察され、ドライバーがアクセルペダルを頻繁に急激に離す・踏み込むことが、間歇的制御の特徴であることを示している。
• ペダル位置の時間微分（ジャッキングに関連）にゼロ付近の顕著なピークが確認され、ジャッキングが人間ドライブにおける主要な制御変数であることを裏付けた。
• ドライバー行動は明確なスタイルに分類できる：ペダルを頻繁に押下・解放する（高頻度の間歇的制御）、または大部分の時間ペダルを押しつづける（低頻度の間歇的制御）スタイルで、中間的なスタイルはミドルレベルの間歇的制御を示す。
• スイッチングが確率的であり、人間の知覚の不確実性を反映していることから、データはしきい値駆動型ではなくノイズ駆動型の制御活性化メカニズムを支持している。
• 頭上距離、速度、加速度、ジャッキングを含む四変数モデルは、実際の交通流および実験データの主要な特徴をうまく再現できており、従来のモデルを上回る性能を示した。
• 本研究は、車両追従をニュートン力学のみで適切に記述することはできず、ジャッキングのような高次微分を含む拡張された位相空間が必要であると結論づけた。