Proactive Risk Navigation System for Real-World Urban Intersections

要約

複雑なトラフィックをインテリジェントにナビゲートする問題を検討します。
都市の状況は、基礎となるマップ構造と特別な規制オブジェクトによって定義されます。
停止線または横断歩道。
その上で、動的車両 (車、自転車など) は、事故のリスクを低く抑えようとしながら前進します。
特に交差点では、交通要素の組み合わせと相互作用は多様であり、人間のドライバーは自分の行動にとって重要な特定の要素に集中する必要があります。
分析をサポートするために、本稿ではいわゆるリスク ナビゲーション システム (RNS) を紹介します。
RNS は、Time-To-X インジケーターを備えたグラフベースのローカル ダイナミック マップを活用して、今後の急カーブ、交差点ゾーン、および車両と物体の衝突の可能性があるポイントを抽出します。
実際の車の記録では、リスクを回避するために推奨される速度プロファイルが 2D 環境内で視覚化されます。
RNS は、位置関係だけでなく時間関係も伝達することに重点を置くことで、ユーザーの認識能力と予測能力を高めるのに役立つ可能性があります。

要約(オリジナル)

We consider the problem of intelligently navigating through complex traffic. Urban situations are defined by the underlying map structure and special regulatory objects of e.g. a stop line or crosswalk. Thereon dynamic vehicles (cars, bicycles, etc.) move forward, while trying to keep accident risks low. Especially at intersections, the combination and interaction of traffic elements is diverse and human drivers need to focus on specific elements which are critical for their behavior. To support the analysis, we present in this paper the so-called Risk Navigation System (RNS). RNS leverages a graph-based local dynamic map with Time-To-X indicators for extracting upcoming sharp curves, intersection zones and possible vehicle-to-object collision points. In real car recordings, recommended velocity profiles to avoid risks are visualized within a 2D environment. By focusing on communicating not only the positional but also the temporal relation, RNS potentially helps to enhance awareness and prediction capabilities of the user.

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