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一种行人-驾驶员交互的效用最大化模型

机器学习 2021-10-22 v1

摘要

许多模型考虑了道路使用者的交通流,但很少顾及局部交互的细节以及这些细节如何恶化为安全攸关的情形。基于感觉运动控制的概念,我们开发了一个建模框架,应用效用最大化、运动基元与间歇动作决策的原理来解释道路使用者之间交互行为的细节。该框架将这些原理与决策理论相联系,并用于判定此类方法能否复现以下现象:当两名行人沿交叉路径行进时,(a) 其交互对初始不对称性敏感,且 (b) 基于此,他们通过调适自身行为迅速化解碰撞冲突。当行人在面对驶近的汽车时穿越道路,(c) 任一道路使用者均会让对方以化解冲突,类似于行人交互,且 (d) 结果呈现出与车辆加速性质相关的特定情境运动学。我们表明,当模型能因情境而演化其参数时,这些现象自然地从我们的建模框架中涌现。我们认为该建模框架与以现象为中心的分析为理解道路使用者交互提供了有前景的工具。最后我们讨论了在道路使用者交互中纳入其他变量时,该模型如何有助于研究安全攸关情形。

关键词

引用

@article{arxiv.2110.11015,
  title  = {A Utility Maximization Model of Pedestrian and Driver Interactions},
  author = {Yi-Shin Lin and Aravinda Ramakrishnan Srinivasan and Matteo Leonetti and Jac Billington and Gustav Markkula},
  journal= {arXiv preprint arXiv:2110.11015},
  year   = {2021}
}

备注

10 pages, 7 figures