Abstract-Den probabilistiska förutsägelsen av trafikscenarier behandlas. Ett resultat är en probabilistisk beläggning av trafikdeltagare, och det andra resultatet är kollisionsrisken för autonoma fordon när man utför en planerad manöver. Den probabilistiska beläggningen av omgivande trafikdeltagare hjälper till att planera manövern av ett autonomt fordon, medan den beräknade kollisionsrisken hjälper till att avgöra om en planerad manöver bör utföras. Två metoder för den probabilistiska förutsägelsen presenteras och jämförs: 1) Markov kedja abstraktion och 2) Monte Carlo simulering. Båda metodernas prestanda utvärderas med avseende på förutsägelsen om den probabilistiska beläggningen och kollisionsrisken. För varje jämförelsetest använder vi samma modeller som genererar det probabilistiska beteendet hos trafikdeltagare, där generering av dessa data inte jämförs med verkliga data. Resultaten visar dock självständigt beteendegenerationen att Markov-kedjorna föredras för den probabilistiska beläggningen, medan Monte Carlo-simuleringen helt klart är att föredra för att fastställa kollisionsrisken.
Som diskuteras i REF behandlas probabilistiska förutsägelser om vägtrafik där Markov har visat sig vara ett bättre probabilistiskt tillvägagångssätt jämfört med Monte Carlo-metoden.
Comparison of Markov Chain Abstraction and Monte Carlo Simulation for the Safety Assessment of Autonomous Cars
{'venue': 'IEEE Transactions on Intelligent Transportation Systems', 'journal': 'IEEE Transactions on Intelligent Transportation Systems', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Engineering']}