通信による速度共有を前提とした不確実性込みの軌道予測

1. 論文読んだよ
“Real time trajectory prediction
for collision risk”
summarized by oei
著者
Ammoun, S Nashashibi, F
url : https://hal.inria.fr/inria-00438624/document

2. コンテンツ
I. イントロ
II. リスクアセスメントのための全てのアプローチ
III. 軌道予測
IV. 不確実性と車両の境界の位置づけ
V. リスクインジゲータ
VI. 実験
VII. 結論

3. 主題になっているのはどんなもの？
• 車両間の衝突危険度推定のためのリアルタイム軌道予測

4. どんなペーパー？
• 主題と周辺について書いてある
• 軌道予測以外はさらっと行きます

5. 先行研究と比べてどこがすごい？
• 2009の論文
• トラフ通信ツールで与えられた知識を使用するらしい

6. システムの全体図

7. リスク軽減対象のアクションの分類
• 環境モデリング
• 軌道予測
• 衝突検出
• リスク管理
ここら辺にフォーカス

8. 環境モデリングのアプローチ
• スタンドアロンアプローチ：各車両が自車のセンサで知りえる範囲を
知覚(自車でセンシングできる範囲しか見えない)
• 協力的アプローチ：車両間通信で環境に関する情報を共有する(通
信装置を備えた車両の台数に依存)
この論文ではハイブリッド狙ってる

9. 軌道予測のアプローチ
• 幾何アプローチ
• 道路が幾何的であることからそれに平行である制約
• 動的アプローチ
• 車両のモデルによる物理的な制約

10. 幾何アプローチ
• 軌道の多項式表現として速度および加速度モデルの複雑さを考慮
し第1、第3および第5次多項式が最もよく用いられる
• 他のものは、プロファイル全体の連続性と導出性を考慮して、軌道
をモデル化するために1つ以上のクロトロイドを使用している
• 良さ : 軽い
• 悪さ : 車両モデルに基づいていない

11. 動的アプローチ
• 複雑なモデル（アケレマンモデル等）や単純なモデル（自転車モデル
等）がある
• 良さ : 将来の軌道が車両モデルに基づいて計算される
• 悪さ : 実装によっては重い

12. この論文では
• 位置、速度、加速度を入力とした線形カルマン使ってる
• 軌道予測の項がマジでカルマンの話して終わってる

13. 当たり判定
• この論文では車両を楕円で近似してる

14. リスク評価
• 衝突を予測してから車両が衝突するまでに残された時間などが指標
になる(TTC)
この論文ではこれとは別の指標を提案している
• 衝突に関係する堕円の数：このパラメータは、衝突の危険性を示す(よ
り多くの楕円を含む衝突は、より危険なものとみなされる)
• 予測された衝突の持続時間：このインジケータは、推定のロバスト性
を示す(この時間が長ければ長いほど、衝突はより確実)
• 衝突の位置関係：このパラメータは、検出された衝突に関係する円の
位置に対応(回避操作のカスタマイズに有効)

15. どうやって有効だと検証した？
• リアルなシナリオを使って交差点でテストされた

16. 結果1 互いの速度情報は通信で共有
10秒後までを予測

17. 結果2
↓TTC
衝突持続時間↑
関係楕円数のパーセンテージ↓

18. 表示UI

19. 議論はある？
• 結果部分の予測がほぼ直線なケースしか載ってないので予測に関
しては評価できない
• 論文内で提案された指標があてになるのか論文の中で評価できる
部分が見当たらない
• あくまで不確実性を考慮してシンプルな予測をしたっていう論文なの
かな？