While traveling on the road, vehicles often encounter sections where different traffic streams converge due to the geometric design of the roadway. These sections require quick decision-making to ensure smooth driving, making vehicle interactions inevitable, which can lead to safety issues. Therefore, it is important to identify in advance the sections where mandatory lane-changing occurs and to understand the decision-making of the vehicles clearly. This study examines two representative sections where mandatory lane-changing occurs, namely merging sections and roundabouts, and proposes a game-theoretic model to determine the vehicle’s strategy by considering probabilistic payoffs. To this end, this study defined the payoff for decisions as the minimization of travel time or passing time and formalizes the game through a payoff function and matrix. A feasible numerical range is then defined to calculate the probabilities of various driving states on the road, and each equilibrium is evaluated for each situation. Finally, an empirical analysis was performed using large-scale aerial image-based trajectory data, and the predicted results were compared with actual decisions. The model verification showed that the predicted results were highly accurate compared to actual decisions. This study provides a micro-level exploration of lane-changing behavior, allowing for a realistic understanding of decision-making.
도로를 주행하는 동안 차량은 다양한 기하구조 상에서 서로 다른 교통류가 하나로 합쳐지는 구간을 빈번하게 직면한다. 이러한 구간에서는 짧은 시간 내에 원활한 주행을 보장하기 위한 결정이 필요하므로 차량 간에 불가피한 상호작용이 발생하게 되며, 이로 인한 안전 문제가 야기될 수 있다. 따라서, 필수적인 차로변경이 발생하는 구간을 사전에 파악하고 구간을 주행하는 차량의 의사결정을 명확하게 이해하는 것은 중요하다. 이에 본 연구는 대표적인 두 구간인 합류부와 회전 교차로를 살펴보고 확률적인 보상을 고려하여 차량의 의사결정을 위한 게임이론적 모델을 제안하는 것을 목표로 하였다. 이를 위해 선택에 대한 보상을 통행시간 및 통과시간 최소화로 정의하고 보수 함수와 행렬을 통해 게임을 공식화하였다. 다음으로, 다양한 주행 상태에 따른 차량의 선택 확률을 계산하기 위해 실현 가능한 수치적인 주행 범위를 정의하고 적절한 균형을 평가하였다. 마지막으로, 대규모 항공 궤적 자료를 활용한 실증 분석을 수행하고 예측 결과를 실제 선택과 비교하였다. 모델 검증 결과, 의사결정에 대한 예측은 실제 선택과 비교했을 때 상당히 높은 수준의 정확도를 가진 것으로 확인되었다. 본 연구는 차로변경 행동에 대한 미시적 수준의 탐색을 제공함으로써 의사결정에 대한 현실적인 이해를 가능하게 한다.
