AVOID: Autonomous Vehicle Operation Incident Dataset Across the Globe

要約

自動運転車 (AV) または先進運転支援システム (ADAS) を搭載した車両の衝突データは、衝突の性質を理解し、自動化システムを強化するための重要な情報です。
ただし、既存のクラッシュ データ ソースのほとんどは、サンプル サイズによって制限されているか、データが欠落しているか検証されていません。
AV 安全性研究コミュニティに貢献するために、オープンな AV クラッシュ データセットである AVOID を紹介します。
3 種類の車両が考慮されます: 先進運転システム (ADS) 車両、先進運転支援システム (ADAS) 車両、および低速自動運転シャトル。
衝突データは、国道交通安全局 (NHTSA)、カリフォルニア州自動車局 (CA DMV)、および世界中のインシデント ニュースから収集され、手動で検証され、すぐに使用できる形式にまとめられます。
さらに、土地利用、天気、およびジオメトリ情報も提供されます。
このデータセットは、豊富なサンプル、多様なデータ ソース、明確なデータ構造、および高いデータ品質のデータを研究コミュニティに提供することにより、AV クラッシュ分析と潜在的なリスクの特定に関する研究を加速させることが期待されています。

要約(オリジナル)

Crash data of autonomous vehicles (AV) or vehicles equipped with advanced driver assistance systems (ADAS) are the key information to understand the crash nature and to enhance the automation systems. However, most of the existing crash data sources are either limited by the sample size or suffer from missing or unverified data. To contribute to the AV safety research community, we introduce AVOID: an open AV crash dataset. Three types of vehicles are considered: Advanced Driving System (ADS) vehicles, Advanced Driver Assistance Systems (ADAS) vehicles, and low-speed autonomous shuttles. The crash data are collected from the National Highway Traffic Safety Administration (NHTSA), California Department of Motor Vehicles (CA DMV) and incident news worldwide, and the data are manually verified and summarized in ready-to-use format. In addition, land use, weather, and geometry information are also provided. The dataset is expected to accelerate the research on AV crash analysis and potential risk identification by providing the research community with data of rich samples, diverse data sources, clear data structure, and high data quality.

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