Modified-Emergency Index (MEI)：用于自动驾驶侧向冲突的临界性指标
机器人学
2025-11-03 v1
摘要
有效、可靠且高效的评估自动驾驶安全性对于证明其可信度至关重要。临界性指标提供了客观的安全评估手段。然而，由于现有指标主要针对纵向冲突，准确量化城市环境中常见的横向冲突风险仍具有挑战性。本文提出了Modified-Emergency Index (MEI)，一种旨在量化横向冲突中紧急行动的度量方法。与原始紧急指标(EI)相比，MEI细化了用于估计紧急maneuver可用时间的计算方法，从而实现更精确的风险量化。我们在基于Argoverse-2的公共横向冲突数据集上对MEI进行了验证，从中提取了超过1500个高质量AV冲突案例，包括超过500个关键事件。随后，我们将MEI与众所周知的ACT指标以及广泛使用的PET指标进行了比较。结果表明，MEI在准确量化临界性和捕捉风险演变方面 consistently优于它们。总体而言，这些发现突显了MEI作为评估城市冲突和增强自动驾驶安全评估框架的有前景的度量方法。该开源实现已发布于https://github.com/AutoChengh/MEI。
引用
@article{arxiv.2510.27333,
title = {Modified-Emergency Index (MEI): A Criticality Metric for Autonomous Driving in Lateral Conflict},
author = {Hao Cheng and Yanbo Jiang and Qingyuan Shi and Qingwen Meng and Keyu Chen and Wenhao Yu and Jianqiang Wang and Sifa Zheng},
journal= {arXiv preprint arXiv:2510.27333},
year = {2025}
}