Measuring Train Driver Performance as Key to Approval of Driverless Trains

要約

ポイント2.1.4（b）、2.4.2（b）、2.4.3（b）の併用規則（EU）No。402/2013の附属書Iでは、交換された人間のドライバーとして「同様の」機能とインターフェイスがある場合、ドライバーレストレインのコンピュータービジョンシステムの安全承認のための簡略化されたアプローチが可能になります。
人間のドライバーは、1対1の技術システムに置き換えられません – 限られたセットの認知機能のみが置き換えられます。
ただし、最も挑戦的な機能である障害物検出のパフォーマンスは、公開された測定結果の不足のために定量化することが困難です。
この記事は、これまでに公開されたデータをまとめたものです。
また、この記事は、制御された実験から711列車のドライバーパフォーマンス測定の新しい公開データセットと匿名化されたデータセットを提供することにより、この状況を改善するための長い道のりです。
測定は、それぞれさまざまな速度、障害物サイズ、列車保護システム、障害物の色のコントラストに対して行われます。
測定値は、障害物への反応時間と距離です。
この論文の目標は、研究、標準化、規制のための提示されたデータセットの偏りのない徹底的な説明です。
データセットやソースコードを含むさらなるプロジェクト関連情報は、https：//atosense-02371c.usercontent.opencode.de/で入手できます。

要約(オリジナル)

Points 2.1.4(b), 2.4.2(b) and 2.4.3(b) in Annex I of Implementing Regulation (EU) No. 402/2013 allow a simplified approach for the safety approval of computer vision systems for driverless trains, if they have ‘similar’ functions and interfaces as the replaced human driver. The human driver is not replaced one-to-one by a technical system – only a limited set of cognitive functions are replaced. However, performance in the most challenging function, obstacle detection, is difficult to quantify due to the deficiency of published measurement results. This article summarizes the data published so far. This article also goes a long way to remedy this situation by providing a new public and anonymized dataset of 711 train driver performance measurements from controlled experiments. The measurements are made for different speeds, obstacle sizes, train protection systems and obstacle color contrasts respectively. The measured values are reaction time and distance to the obstacle. The goal of this paper is an unbiased and exhaustive description of the presented dataset for research, standardization and regulation. Further project related information including the dataset and source code is available at https://atosense-02371c.usercontent.opencode.de/

arxiv情報

提供元, 利用サービス

arxiv.jp, Google