MR-LDM -- The Merge-Reactive Longitudinal Decision Model: Game Theoretic Human Decision Modeling for Interactive Sim Agents
Created by
Haebom
저자
Dustin Holley, Jovin D'sa, Hossein Nourkhiz Mahjoub, Gibran Ali
개요
본 논문은 자율주행 기술 개발을 위해 실제 운전자의 행동을 더욱 사실적으로 반영하는 시뮬레이션 환경 개선에 초점을 맞추고 있다. 특히 고속도로 합류 시나리오에서, 기존 연구들의 제한적인 행동 집합이나 과도한 매개변수를 가진 보상 함수의 한계를 극복하고자 게임 이론 기반의 전술적 의사결정 모델을 제시한다. 개선된 보상 함수와 다양한 후행 차량의 행동을 고려하여, 설명 가능하고 해석 가능한 통합 의사결정 및 동역학 모델을 구축하였다. 실제 데이터셋을 활용한 검증을 통해 복잡한 상호작용의 재현성을 확인하였고, 고충실도 시뮬레이션 환경에 통합하여 자율주행 개발에 활용 가능한 계산 효율성을 검증하였다.
시사점, 한계점
•
시사점:
◦
게임 이론 기반의 전술적 의사결정 모델을 통해 고속도로 합류 시나리오에서 더욱 사실적인 상호작용 시뮬레이션을 가능하게 함.
◦
개선된 보상 함수와 다양한 후행 차량 행동을 고려하여 모델의 현실성과 설명력을 향상.
◦
실제 데이터셋 검증 및 고충실도 시뮬레이션 환경 통합을 통해 모델의 실용성과 효율성을 확인.
