Eliminating Uncertainty of Driver’s Social Preferences for Lane Change Decision-Making in Realistic Simulation Environment
Notice bibliographique
Résumé
The task of making lane change decisions for autonomous vehicles in mixed traffic is intricate and challenging due to the uncertainty of surrounding vehicles. The uncertainty exists in terms of the diverse social driving preferences and unpredictable driving behavior of human drivers. To address these challenges, the decision-making process for changing lanes is represented as an incomplete information game, where the driver characteristics of surrounding vehicles are unknown during the interaction. To eliminate the uncertainty of the driving environment, the concept of driver aggressiveness is proposed to quantify the social driving preferences based on the Risk-Response (R-R) diagram in an explainable manner. Then the predicted trajectory is utilized to calculate the driving risks using Gaussian Mixture Model (GMM) that is trained by the naturalistic driving data in the interactive lane change scenarios extracted from the highD dataset. To make the simulation environment more diverse and realistic, the data-driven motion model social Intelligent Driver Model (SIDM) is constructed based on car-following data obtained from cut-in scenarios in the highD dataset. The simulations are conducted by setting up the environment vehicles equipped with SIDM model with diverse social driving preferences. The findings indicate that the proposed decision-making model can recognize the category of surrounding vehicles, and in realistic interactive driving scenarios, it can produce adaptive and human-like driving decisions.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».