Evaluation of Pedestrian Safety in a High-Fidelity Simulation Environment Framework

要約

歩行者の安全は、自動運転シナリオを評価する際の重要な要素です。
しかし、既存の自動運転シミュレーションプラットフォームでは歩行者の安全性評価はほとんど考慮されていません。
本稿では、衝突事象だけでなく衝突事象や歩行者の特性も考慮した自動運転における歩行者の安全性評価手法を提案する。
さらに、歩行者安全評価システムを適用するために、歩行者の安全性を重視した特性を組み込んだ高忠実度のシミュレーションフレームワークを構築します。
2 種類の自動運転知覚アルゴリズム (単一車両知覚と車両対インフラ (V2I) 協調知覚) の比較実験により、シミュレーション フレームワークと歩行者の安全評価を実証します。
結果は、私たちのフレームワークが、詳細かつ定量的な歩行者の安全性指標を使用して、さまざまな自動運転アルゴリズムを評価できることを示しています。
この目的を達成するために、提案されたシミュレーション方法とフレームワークを使用して、さまざまな自動運転アルゴリズムにアクセスし、将来の自動運転シミュレーションで歩行者の安全性能を評価することができ、より歩行者に優しい自動運転アルゴリズムを刺激することができます。

要約(オリジナル)

Pedestrians’ safety is a crucial factor in assessing autonomous driving scenarios. However, pedestrian safety evaluation is rarely considered by existing autonomous driving simulation platforms. This paper proposes a pedestrian safety evaluation method for autonomous driving, in which not only the collision events but also the conflict events together with the characteristics of pedestrians are fully considered. Moreover, to apply the pedestrian safety evaluation system, we construct a high-fidelity simulation framework embedded with pedestrian safety-critical characteristics. We demonstrate our simulation framework and pedestrian safety evaluation with a comparative experiment with two kinds of autonomous driving perception algorithms — single-vehicle perception and vehicle-to-infrastructure (V2I) cooperative perception. The results show that our framework can evaluate different autonomous driving algorithms with detailed and quantitative pedestrian safety indexes. To this end, the proposed simulation method and framework can be used to access different autonomous driving algorithms and evaluate pedestrians’ safety performance in future autonomous driving simulations, which can inspire more pedestrian-friendly autonomous driving algorithms.

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