要約
この論文では、自動運転車 (AV) 研究を活用して、道路インフラが現実世界の走行中の自転車の行動と安全性にどのような影響を与えるかを調査する、現在進行中の新規プロジェクトである RobotCycle について紹介します。
プロジェクトの要件は、都市計画者、自転車利用者、政策立案者などの主要な関係者と協力して定義され、リスクと安全性の指標とデータ収集基準の設計に情報を提供しました。
私たちは、カスタム設計のウェアラブル センシング ユニットを使用してキャプチャされた、さまざまな交通シーンとシナリオの斬新で豊富なデータセットに依存するデータ駆動型のアプローチを提案します。
道路利用者の軌跡を分析することで、環境内のインフラストラクチャ要素に関連する潜在的なリスクや危険な相互作用を示す通常の経路の逸脱を特定します。
当社の分析では、運転プロファイルと軌跡パターンを地域の道路セグメント、運転条件、道路利用者との相互作用と関連付けて、交通行動を予測し、重要なシナリオを特定します。
さらに、AV 研究の進歩を活用することで、このプロジェクトは詳細な 3D 高解像度マップ (HD マップ)、交通流パターン、および軌跡モデルを生成し、すべての交通エージェントの行動の包括的な評価と分析を提供します。
これらのデータは、自転車に優しい道路インフラの設計に情報を提供し、最終的には交通の安全性と自転車の利用可能性を向上させることができます。
このプロジェクトは、自転車利用者の保護を強化し、持続可能な都市モビリティを推進するための貴重な洞察を提供します。
要約(オリジナル)
This paper introduces RobotCycle, a novel ongoing project that leverages Autonomous Vehicle (AV) research to investigate how road infrastructure influences cyclist behaviour and safety during real-world journeys. The project’s requirements were defined in collaboration with key stakeholders, including city planners, cyclists, and policymakers, informing the design of risk and safety metrics and the data collection criteria. We propose a data-driven approach relying on a novel, rich dataset of diverse traffic scenes and scenarios captured using a custom-designed wearable sensing unit. By analysing road-user trajectories, we identify normal path deviations indicating potential risks or hazardous interactions related to infrastructure elements in the environment. Our analysis correlates driving profiles and trajectory patterns with local road segments, driving conditions, and road-user interactions to predict traffic behaviours and identify critical scenarios. Moreover, by leveraging advancements in AV research, the project generates detailed 3D High-Definition Maps (HD Maps), traffic flow patterns, and trajectory models to provide a comprehensive assessment and analysis of the behaviour of all traffic agents. These data can then inform the design of cyclist-friendly road infrastructure, ultimately enhancing road safety and cyclability. The project provides valuable insights for enhancing cyclist protection and advancing sustainable urban mobility.
arxiv情報
著者 | Efimia Panagiotaki,Tyler Reinmund,Stephan Mouton,Luke Pitt,Arundathi Shaji Shanthini,Wayne Tubby,Matthew Towlson,Samuel Sze,Brian Liu,Chris Prahacs,Daniele De Martini,Lars Kunze |
発行日 | 2024-04-26 08:24:56+00:00 |
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