Kinematic Characterization of Micro-Mobility Vehicles During Evasive Maneuvers

要約

さまざまなマイクロモビリティ ビークル (MMV) の運動学的性能を包括的に特徴付ける必要性が高まっています。
この研究の目的は次のとおりです。 1) 緊急操作中のさまざまな MMV の運動学的挙動を特徴付ける。
2) さまざまな MMV 電源がデバイスのパフォーマンスに及ぼす影響を調査します。
3) 区分線形モデルが MMV 軌道のモデル化に適しているかどうかを調査します。
テストコースでの実験では、頻繁に利用する 40 人のライダーが、従来型の電動 MMV のサブセットに乗って緊急ブレーキや方向転換操作を実行し、場合によっては走行中の歩行者として動作しました。
2 番目の実験は、下限を逸脱する MMV を決定するために実行されました。
デバイスの電源は、MMV の運動学的能力に統計的に有意な影響を与える結果となりました。e-MMV は従来の対応物と比較して優れた制動能力を示しましたが、方向転換性能に関してはその逆が観察されました。
さらに、さまざまな MMV 類型によってパフォーマンスが大幅に異なり、ハンドルバーベースのデバイスは、考慮された指標全体で一貫してハンドルバーのないデバイスよりも優れていました。
ブレーキ プロファイルに使用される区分線形モデルは、足と地面の係合によるスケートボードと歩行者を除く、ほとんどの MMV によく適合します。
これらの調査結果は、衝突防止におけるステアリングやブレーキの有効性が、装置の種類や動力源によって異なる可能性があることを強調しています。
この研究はまた、ブレーキ軌道を正確にモデル化するパラメータ化された関数を生成するための区分線形モデルの適用可能性を実証し、自動システム開発者にとって貴重なリソースを提供します。
ただし、このモデルは、単一のブレーキランプの仮定が特定のタイプの MMV や歩行者には当てはまらないことも明らかにしており、さらなる改善の必要性を示しています。

要約(オリジナル)

There is an increasing need to comprehensively characterize the kinematic performances of different Micromobility Vehicles (MMVs). This study aims to: 1) characterize the kinematic behaviors of different MMVs during emergency maneuvers; 2) explore the influence of different MMV power sources on the device performances; 3) investigate if piecewise linear models are suitable for modeling MMV trajectories. A test track experiment where 40 frequent riders performed emergency braking and swerving maneuvers riding a subset of electric MMVs, their traditional counterparts, and, in some cases, behaving as running pedestrians. A second experiment was conducted to determine the MMVs swerving lower boundaries. Device power source resulted having a statistically significant influence on kinematic capabilities of the MMVs: while e-MMVs displayed superior braking capabilities compared to their traditional counterparts, the opposite was observed in terms of swerving performance. Furthermore, performances varied significantly across the different MMV typologies, with handlebar-based devices consistently outperforming the handlebar-less devices across the metrics considered. The piecewise linear models used for braking profiles fit well for most MMVs, except for skateboards and pedestrians due to foot-ground engagement. These findings underscore that the effectiveness of steering or braking in preventing collisions may vary depending on the type and power source of the device. This study also demonstrates the applicability of piecewise linear models for generating parameterized functions that accurately model braking trajectories, providing a valuable resource for automated systems developers. The model, however, also reveals that the single brake ramp assumption does not apply for certain types of MMVs or for pedestrians, indicating the necessity for further improvements.

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