面向自主车与人驾车的切车间隙接受性：基于 Waymo 开放运动数据集的实证研究
机器人学
2026-05-05 v1 物理与社会
摘要
自主车（AV）广为人知会遵循保守、基于规则的运动政策，使周围驾驶员能够预测其行为。直接结果是，人类驾驶员在切车靠近自主车时可能接受更短的纵向间隙，而在靠近另一辆人驾车（HDV）时则接受更长的间隙。我们利用 Waymo 开放运动数据集（WOMD）进行假设检验，该数据集提供 25,906 个真实的高速公路场景，采样频率为 10 赫兹。通过八标准 lane-change 检测器，从相同交通环境中提取出 706 个 HDV-to-AV 和 3,172 个 HDV-to-HDV 切车事件。结果显示，Waymo 自主车前的中位接受间隙为 7.58 米，而针对 HDV 目标的间隙为 9.57 米，降低了 1.99 米，具有统计学显著性（p = 5.76×10⁻⁸，d = -0.224），在速度匹配的重抽样中仍然如此。切车速度相对于自主车高 37%（51.7 与 37.7 公里/小时，d = 0.502），68.0% 的自主车目标切车事件间隙低于 10 米，而 HDV 目标事件仅为 51.8%（卡方为 60.5，p < 10⁻¹³）。这些结果揭示了人类间隙接受行为中系统且与安全相关的非对称性，要求对运动规划安全包围和交通仿真模型进行自主车专用的校准。
关键词
引用
@article{arxiv.2605.01485,
title = {Cut-In Gap Acceptance Toward Autonomous vs. Human-Driven Vehicles: Evidence from the Waymo Open Motion Dataset},
author = {Abdulaziz Alhuraish and Yuhang Wang and Hao Zhou},
journal= {arXiv preprint arXiv:2605.01485},
year = {2026}
}