无损检测模拟器中的驾驶行为模型

SUMO是一个广泛使用的交通仿真工具，但其默认的驾驶行为模型不适用于自动驾驶车辆（AV）的安全测试和培训。为此，我们根据密歇根大学安阿伯分校的安全试验模型部署计划和基于车辆的综合安全系统计划中的大规模自然驾驶数据集，构建了无损检测模型中的自然主义行为模型（NDE模型）。在模拟的每一步，无损检测模型可以提供每个行驶车辆的演习分布，从而可以产生一个可以评估真实世界安全性能的测试环境。为了更有效地展示我们的方法，我们简化了NDE模型，使用随机模型构建了无损检测模型，以便更方便地展示我们的方法。

介绍

随着自动驾驶技术的不断发展，自动驾驶车辆（AV）的安全测试和培训变得越来越重要。在AV的安全测试和培训过程中，交通仿真工具是不可或缺的工具。SUMO（Simulation of Urban MObility）是一个广泛使用的交通仿真工具，它可以用于模拟城市交通场景，从而帮助研究人员评估自动驾驶车辆的安全性能。然而，SUMO的默认驾驶行为模型是简单和确定的，不能用于AV的安全测试和培训，因为它们被设计为无碰撞模型。因此，需要构建一种自然主义的行为模型，以便更准确地模拟真实世界中的驾驶行为。

在本研究中，我们根据密歇根大学安阿伯分校的安全试验模型部署计划和基于车辆的综合安全系统计划中的大规模自然驾驶数据集，构建了无损检测模拟器中的自然主义行为模型（NDE模型）。NDE模型可以提供每个行驶车辆的演习分布，从而可以产生一个可以评估真实世界安全性能的测试环境。我们使用NDE模型对自动驾驶车辆进行了测试，结果表明，NDE模型可以更准确地模拟真实世界中的驾驶行为，从而更好地评估AV的安全性能。

NDE模型

在构建NDE模型时，我们利用了密歇根大学安阿伯分校的安全试验模型部署计划和基于车辆的综合安全系统计划中的大规模自然驾驶数据集。这些数据集包含了真实世界中的驾驶行为，如加速度、减速度、转向率等，可以用于构建自然主义的行为模型。

具体来说，我们使用了基于时空分层（ST-Hierarchy）的方法将数据集进行处理，从而提取出每个车辆的行驶轨迹。然后，我们使用卡尔曼滤波器对每个车辆的速度和位置进行估计。最后，我们使用一组高斯混合模型来对每个车辆的加速度、减速度、转向率等驾驶行为进行建模。这些高斯混合模型可以用于生成每个车辆在不同驾驶场景下的演习分布。

无损检测模拟器中的驾驶行为模型

在NDE模型的基础上，我们构建了无损检测模拟器中的驾驶行为模型。由于NDE模型比较复杂，我们使用了简化的模型来展示我们的方法。具体来说，我们修改了智能驾驶模型（IDM）和最小化车道变化引起的整体制动（MOBIL）模型，将它们转化为随机模型。

IDM模型是一种流行的自适应巡航控制模型，它可以模拟驾驶员在不同情况下的加速和减速行为。我们使用了一组高斯分布来对IDM模型中的参数进行建模，从而将IDM模型转化为随机模型。

MOBIL模型是一种最小化车道变化引起的整体制动的模型，它可以模拟驾驶员在不同情况下的车道变换行为。我们使用了一组伽马分布来对MOBIL模型中的参数进行建模，从而将MOBIL模型转化为随机模型。

通过将IDM模型和MOBIL模型转化为随机模型，我们可以使用这些模型生成每个车辆在不同驾驶场景下的演习分布，从而模拟真实世界中的驾驶行为。在模拟的每一步，无损检测模拟器可以提供每个行驶车辆的演习分布，这与NDD是一致的。然后，通过从分布中取样，可以产生一个可以评估真实世界安全性能的测试环境。

结果与讨论

我们使用NDE模型对自动驾驶车辆进行了测试，并将结果与使用SUMO默认驾驶行为模型进行测试的结果进行了比较。测试结果表明，NDE模型可以更准确地模拟真实世界中的驾驶行为，从而更好地评估AV的安全性能。

我们还对NDE模型进行了进一步分析，结果显示，NDE模型可以很好地捕捉到不同驾驶行为之间的相关性，从而更好地模拟真实世界中的驾驶行为。此外，NDE模型可以很好地适应不同的驾驶场景，如高速公路、城市道路等。

虽然NDE模型比SUMO默认驾驶行为模型更准确，但它也存在一些缺点。首先，NDE模型需要大量的自然驾驶数据集进行训练，这需要大量的时间和资源。其次，NDE模型在模拟复杂的交通场景时可能会出现误差，因为它无法完全捕捉到人类驾驶员的复杂行为。因此，我们建议将NDE模型与其他模型结合使用，以提高模拟的准确性。

结论

本研究使用密歇根大学安阿伯分校的安全试验模型部署计划和基于车辆的综合安全系统计划中的大规模自然驾驶数据集，构建了无损检测模拟器中的自然主义行为模型（NDE模型）。NDE模型可以更准确地模拟真实世界中的驾驶行为，从而更好地评估AV的安全性能。我们还使用随机模型简化了NDE模型，以便更方便地展示我们的方法。然而，NDE模型也存在一些缺点，如需要大量的自然驾驶数据集进行训练，以及在模拟复杂的交通场景时可能会出现误差等。我们建议将NDE模型与其他模型结合使用，以提高模拟的准确性。