混合交通流中驾驶主体合作行为的证据与量化
物理与社会
2025-02-26 v2 机器学习
多智能体系统
摘要
合作现象在许多具有多个主体的自然、社会和工程系统中普遍存在。理解混合交通中合作行为的形成本身具有理论意义，也可能有助于未来自动化和混合自主交通系统的设计与运行。然而，如何从经验数据中定义和识别驾驶主体的合作性似乎存在模糊性，这阻碍了对该现象的进一步经验刻画及其行为机制的揭示。为弥补这一差距，本文提出了一种统一的理论框架，用于识别驾驶主体的集体合作性。该框架扩展了我们近期模型（Li et al. 2022a）中的集体理性概念，使其在真实的（微观和动态）环境中具有可经验识别性和行为可解释性。该框架整合了微观和宏观尺度的混合交通观测，以估计描述驾驶主体集体合作性的关键行为参数。将该框架应用于 NGSIM I-80 轨迹数据，我们从经验上证实了集体合作行为的存在，并量化了其出现的条件与可能性。本研究首次提供了对混合交通中人类驾驶主体集体合作性的经验理解，并为管理混合自主交通系统指出了新的可能性。
引用
@article{arxiv.2408.07297,
title = {Evidence and quantification of cooperation of driving agents in mixed traffic flow},
author = {Di Chen and Jia Li and H. Michael Zhang},
journal= {arXiv preprint arXiv:2408.07297},
year = {2025}
}