[論文レビュー] Towards Prototyping Driverless Vehicle Behaviors, City Design, and Policies Simultaneously

Hauke Sandhaus, Wendy Ju+1 more|arXiv (Cornell University)|Apr 13, 2023

Transportation and Mobility Innovations被引用数 4

ひとこと要約

本論文は、自律走行車（AV）、都市計画、政策の同時プロトタイピングフレームワークを提案する。2つの統合的アプローチ、低精細統合的都市-AV-政策シミュレーション（iCAPS）と参加型デザイン最適化を通じて、デジタルツイン、機械学習モデル、ステークホルダー主導のデザインワークフローを統合することで、AV統合都市の共同的で計算的に実行可能かつ倫理的配慮のある共同設計を可能にする。

ABSTRACT

Autonomous Vehicles (AVs) can potentially improve urban living by reducing accidents, increasing transportation accessibility and equity, and decreasing emissions. Realizing these promises requires the innovations of AV driving behaviors, city plans and infrastructure, and traffic and transportation policies to join forces. However, the complex interdependencies among AV, city, and policy design issues can hinder their innovation. We argue the path towards better AV cities is not a process of matching city designs and policies with AVs' technological innovations, but a process of iterative prototyping of all three simultaneously: Innovations can happen step-wise as the knot of AV, city, and policy design loosens and tightens, unwinds and reties. In this paper, we ask: How can innovators innovate AVs, city environments, and policies simultaneously and productively toward better AV cities? The paper has two parts. First, we map out the interconnections among the many AV, city, and policy design decisions, based on a literature review spanning HCI/HRI, transportation science, urban studies, law and policy, operations research, economy, and philosophy. This map can help innovators identify design constraints and opportunities across the traditional AV/city/policy design disciplinary bounds. Second, we review the respective methods for AV, city, and policy design, and identify key barriers in combining them: (1) Organizational barriers to AV-city-policy design collaboration, (2) computational barriers to multi-granularity AV-city-policy simulation, and (3) different assumptions and goals in joint AV-city-policy optimization. We discuss two broad approaches that can potentially address these challenges, namely, "low-fidelity integrative City-AV-Policy Simulation (iCAPS)" and "participatory design optimization".

研究の動機と目的

• AV行動設計、都市インfra、政策枠組みの複雑な相互依存関係に取り組み、これらが密接に結びついた「かたまり」としてのデザイン課題を解消する。
• AV、都市、政策分野におけるイノベーションの連携不足を克服するため、共通の反復的プロトタイピングプロセスを提案する。
• シミュレーションおよび参加型手法を通じて、AVエンジニア、都市計画者、政策立案者間のクロスディシプリナリーな協働を可能にする。
• AV・都市・政策イノベーションの同時進行を妨げる組織的、計算的、目的志向的な障壁を特定し、それらに対処する。
• 技術的開発を社会的価値と都市の快適性目標と整合させる、原則的で協働的な設計プロセスを促進する。

提案手法

• HCI、交通科学、都市研究、法制度、政策の分野における横断的文献レビューを通じて、AV行動、都市設計、政策の間の相互依存関係を概念的にマップ化する。
• デジタルツインを活用した高精細なビジュアライゼーションと変更可能な都市環境を備えた「低精細統合的都市-AV-政策シミュレーション」（iCAPS）を提唱する。
• 右折優先ルールなどの異なるAV政策変更下での行動結果（例：安全性、交通流）を予測する機械学習モデルを統合する。
• ステークホルダーのワークショップから始める参加型デザイン最適化ワークフローを実装し、成功指標と設計優先順位を定義する。
• 定義された問題空間内でベイズ最適化を用い、ステークホルダーの好みとトレードオフを最も反映するAV、都市、政策設計を計算的に同定する。
• ステークホルダーが導入前の妥当な最適設計を評価するフィードバックループを構築し、正当性と現実世界の関連性を保証する。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 AV、都市計画、政策意思決定をどのように同時にプロトタイピングすることで、不整合を回避し、相互に適合性を確保できるか？
• RQ2 AV、都市、政策設計を共通のイノベーションプロセスに統合する際の、主な組織的・計算的・目的志向的障壁は何か？
• RQ3 低精細シミュレーションツールは、AV行動、都市形態、政策変更の影響を交通状況および都市生活にどのように的確に可視化・予測できるか？
• RQ4 参加型デザインは、AV統合における多様なステークホルダーの価値を技術的・都市設計の成果とどのように一致させられるか？
• RQ5 機械学習モデルとデジタルツインをどのように統合することで、計算制約下でもリアルタイムかつオンデマンドのAV-政策-都市設計相互作用シミュレーションを可能にできるか？

主な発見

• AV行動、都市設計、政策の間の相互依存関係は、1つの分野を単独で最適化しても解きほぐせない、密接に結びついた「かたまり」を形成する。
• 低精細統合的シミュレーション（iCAPS）は、デジタルツインとMLベースの行動予測を組み合わせることで、共有でリアルタイムのプロトタイピングを可能にし、計算的・認知的負荷を低減する。
• 参加型デザイン最適化は、ステークホルダーが定義した指標と優先順位に基づいて設計問題をフレームすることができ、データドリブンで価値に配慮した設計意思決定を実現する。
• 戦略的な抽象化を通じて、シミュレーションの計算効率を達成できる。視覚化と予測は、現在の設計案に関連する場所でのみ高精度である必要がある。
• AV企業、都市当局、規制当局間での倫理的かつ実務的なデータ共有は、スケーラブルで信頼性のあるiCAPSプラットフォームを実現するための前提条件である。
• 参加型手法と最適化技術の統合は、トップダウン的または完全に技術志向的なアプローチよりも、より正当性がありステークホルダーが検証した設計成果をもたらす。