一种基于高精地图的可复现合流行为分析方法
机器人学
2023-03-22 v1
摘要
现有合流行为研究通常优先应用各类算法，却忽视了轨迹的细粒度过程与分析。这导致周边车辆匹配被忽略、指标定义不透明以及可复现性危机。为弥补这些不足，本文提出一种可复现的合流行为分析方法。具体而言，我们梳理了现有研究中主观性与不可复现性的成因。此后，采用 lanelet2 高精（HD）地图构建可复现框架，以最小化主观性、定义标准化指标、识别并行车辆并划分场景。随后开展了比较性的宏观与微观分析。更重要的是，本文遵循可复现研究理念，提供了全部源代码与复现说明。我们的结果表明，尽管含并行车辆的场景出现比例不足6%，但其特征与其他场景显著不同，且常伴随高风险。本文细化了对合流行为的理解，提升了对可复现研究的重视，并成为一个分水岭时刻。
引用
@article{arxiv.2303.11531,
title = {A reproducible approach to merging behavior analysis based on High Definition Map},
author = {Yang Li and Yang Liu and Daiheng Ni and Ang Ji and Linbo Li and Yajie Zou},
journal= {arXiv preprint arXiv:2303.11531},
year = {2023}
}
备注
19 pages, 21 figures