高速公路交通数据：基于 highD 数据集的宏观、微观与临界性分析以捕捉相关交通场景及交通建模
信号处理
2019-03-12 v1 物理与社会
摘要
本工作基于 highD 数据集对高速公路的自然驾驶行为进行了全面分析。考虑了两个主题领域。首先，给出了一些宏观与微观交通统计，包括交通流量与交通密度，以及速度、加速度与间距分布。此外，考察了它们之间的相互依赖关系并与相关文献进行了比较。第二部分研究了临界性度量的分布。分析了碰撞时间（Time-To-Collision）、车头时距（Time-Headway）以及耦合两者的第三度量。这些度量还与其他指标相结合。这些度量达到临界水平的场景被单独讨论。结果也与相关文献进行了比较。本工作的两个主要贡献可表述如下。首先，关于临界性度量的分析可用于为罕见交通场景寻找合适阈值。其次，本工作提供的统计也可用于交通建模，例如在仿真环境中。
引用
@article{arxiv.1903.04249,
title = {Highway traffic data: macroscopic, microscopic and criticality analysis for capturing relevant traffic scenarios and traffic modeling based on the highD data set},
author = {Friedrich Kruber and Jonas Wurst and Samarjit Chakraborty and Michael Botsch},
journal= {arXiv preprint arXiv:1903.04249},
year = {2019}
}