[논문 리뷰] Evaluation of Automated Vehicles Encountering Pedestrians at Unsignalized Crossings

Baiming Chen, Ding Zhao외 1명|arXiv (Cornell University)|2017. 02. 02.

Evacuation and Crowd Dynamics참고 문헌 11인용 수 7

한 줄 요약

이 논문은 앤아버, 미시간에서 수집한 실제 보행자 행동 데이터를 활용하여 비신호 교차로에서 자율주행차(AV)의 추월 전략을 시뮬레이션 기반 평가 프레임워크로 제안한다. 다변량 정규분포 혼합모형을 사용해 보행자의 간격 수용 행동을 모델링하고, PreScan에서 AV 상호작용을 시뮬레이션함으로써, 소프트-양보 전략을 사용하는 AV가 인간 운전사보다 30% 더 효율적이며, 충돌이 없고 이상 조건에서 높은 안정성을 보임을 입증한다.

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.

연구 동기 및 목표

• 우선순위가 모호한 비신호 교차로에서 자율주행차의 추월 전략 평가 방법을 개발하는 것.
• 미시간 주 앤아버에서 수집한 자연주의 데이터를 활용해 실제 보행자 행동—특히 간격 수용 행동—을 모델링하는 것.
• 효율성, 안정성, 안전성 측면에서 인간 운전사 대비 자율주행차 성능을 비교하는 것.
• AV 전략이 비신호 교차로 상황에서 인간 운전보다 더 안전하고 효율적일 수 있음을 입증하는 것.

제안 방법

• 미시간 주 앤아버에서 버스에 장착된 모빌아이 센서를 사용해 2,973건의 유효한 보행자 횡단 사건을 수집하였다.
• 다변량 정규분포 혼합모형을 활용해 도착하는 차량에 대한 보행자의 반응을 시뮬레이션하는 확률적 상호작용 모델을 개발하였다.
• 시간까지 충돌(TTC) 기반의 경험적 로짓 모형을 사용해 인간 운전사의 양보 및 브레이킹 행동을 모델링하였다.
• PreScan 시뮬레이션 환경에 소프트-양보 주행 전략을 구현하여, AV가 보행자의 위치와 속도에 따라 속도를 조절해 안전한 간격을 유지하도록 하였다.
• 최대 가속도 $ a_m $로 제한된 $ \Delta t = 1 $ 초 동안의 $ a_d = \frac{v_d - v}{\Delta t} $ 공식을 사용해 원하는 가속도를 계산하였다.
• 평균 시간 비율 $ \mu = 0.7044 $, 변동계수 $ c_v = 4.54\% $, 충돌률 $ \kappa = 0 $ 등의 지표를 사용해 AV 성능을 평가하였다.

실험 결과

연구 질문

• RQ1 비신호 교차로에서 보행자와 만날 때 자율주행차는 안전성과 효율성 측면에서 어떻게 성과를 내는가?
• RQ2 보행자의 간격 수용 행동이 자율주행차 의사결정에 어떤 영향을 미치는가?
• RQ3 실제 환경 유사 조건에서 소프트-양보 전략을 사용하는 AV의 성능은 인간 운전사와 비교해 어떻게 되는가?
• RQ4 확률적 보행자 모델이 AV 평가를 위해 실제 상호작용을 얼마나 정확하게 시뮬레이션할 수 있는가?

주요 결과

• 자율주행차의 추월 전략은 인간 운전사 대비 30% 더 효율적이었으며, 평균 시간 비율 $ \mu = 0.7044 $로 인간 운전사가 소요한 시간의 70.44%만을 차지함을 나타내었다.
• 전략은 높은 안정성을 보였으며, 변동계수 $ c_v = 4.54\% $로 시행 간 일관된 성능을 보였다.
• 50회의 시뮬레이션 실험 동안 충돌이 발생하지 않아 충돌률 $ \kappa = 0 $으로 이상 조건에서 뛰어난 안전성 성능을 입증하였다.
• 보행자 모델은 도착 차량을 주시하거나 위험 감지에 따라 속도를 조절하는 등 현실적인 행동을 성공적으로 시뮬레이션하였다.