关于异构共享交通空间中道路使用者运动模型的泛化能力
人工智能
2021-01-19 v1 计算机科学与博弈论
摘要
对混合交通的运动与交互进行建模，对于评估未来城市区域的安全性、效率与可行性至关重要。缺乏交通规则、交通方式多样，以及共享空间等混合交通区域的动态特性，使得对此类环境的真实建模颇具挑战。本文关注运动模型的泛化能力，即其在不同环境设置下生成真实行为的能力，这是现有工作所欠缺的一个方面。具体而言，我们的第一个贡献是提出一种新颖且系统的通用运动模型构建流程，并将该流程应用于扩展我们的博弈论社会力模型（GSFM），使之成为一个通用模型，用于生成来自不同共享空间的行人与汽车的多种运动行为。我们的第二个贡献是通过标定个体行人的运动相关特征并将其聚类为若干群体，来考虑行人的不同运动模式。我们分析了两种聚类方法。我们模型的标定与评估在三个不同的共享空间数据集上完成。结果表明，我们的模型能够真实地模拟广泛的运动行为与交互场景，并且将行人的不同运动模式加入模型可提升其性能。
引用
@article{arxiv.2101.06974,
title = {On the Generalizability of Motion Models for Road Users in Heterogeneous Shared Traffic Spaces},
author = {Fatema T. Johora and Dongfang Yang and Jörg P. Müller and Ümit Özgüner},
journal= {arXiv preprint arXiv:2101.06974},
year = {2021}
}