Co-simulation environment to assess human perception of cooperative connected and automated vehicles: calibration of the microscopic traffic simulation

Cooperative Connected and Automated Vehicles have been proposed as a solution to address congestion and safety issues in urban environments. However, it is difficult to test in real environments how a human driver of a non-automated vehicle or a passenger of an automated vehicle perceives these improvements. To overcome this, driving simulators are seen as a great tool when a sufficient level of realism is provided both in the visual scene and the traffic behavior. On the scope of this thesis, we designed a traffic scenario calibrated based on real traffic data in an urban roundabout environment. We used the software SUMO, where we individuated the main parameters affecting the output of the simulation using ANOVA tests and then calibrated them to represent reality. This scenario will be used for the training of an automated vehicle policy and as the traffic scenario used in the co-simulation that allows to introduce the human in the loop. After this, we aligned the traffic simulator scenario with the driving simulator scenario and performed some tests in which non-professional drivers were exposed to different traffic mixes of non-automated and automated vehicles. As the preliminary results show, the policy was perceived as safe and more fluent.

Per risolvere i problemi legati alla congestione e alla sicurezza stradale in ambienti urbani, Cooperative Connected and Automated Vehicles sono stati proposti come una possibile soluzione. La loro introduzione aumenta la sicurezza e la scorrevolezza del traffico d’accordo alla letteratura disponibile. Tuttavia, ci sono delle difficoltà per testare nella realtà come un guidatore di una macchina non automatizzata interagisce e percepisce il comportamento di queste vetture automatizzate, e quanto sono comode per i passeggeri. Per superare queste difficoltà, i simulatori di guida sono un ottimo strumento quando si usano con uno scenario di traffico realistico. Nello scopo di questa tesi, abbiamo disegnato uno scenario di traffico calibrato sulla base di una rotonda urbana reale. Per la simulazione di traffico abbiamo usato il software SUMO, individuando i parametri più significativi per l’output della simulazione e calibrandoli per rappresentare il traffico reale. Questo scenario sarà poi utilizzato per allenare una policy in grado di gestire il comportamento delle vetture automatizzate nell’approccio d’una rotonda urbana, e sarà anche usato per la co-simulazione che permette introdurre un guidatore umano nel ciclo. Dopo di questa calibrazione, abbiamo allineato lo scenario di traffico con quello del simulatore di guida per fare delle prove in cui guidatore non professionali hanno sperimentato diverse combinazioni di traffico di veicoli automatizzati e non automatizzati. I primi risultati ottenuti mostrano una preferenza sia per la scorrevolezza del traffico sia per la sicurezza per lo scenario con un maggiore numero di veicoli automa