要約
安全指向の研究アイデアとアプリケーションの開発には、精度が高いだけでなく、かなりの数の重要な安全イベントをキャプチャする、きめの細かい車両軌跡データが必要です。
このホワイト ペーパーでは、安全性に基づく研究とアプリケーションを促進することを主な目的として考案された CitySim データセットを紹介します。
CitySim には、12 の異なる場所で記録された 1140 分のドローン ビデオから抽出された車両の軌跡があります。
高速道路の基本セグメント、ウィービング セグメント、高速道路の合流/分岐セグメント、信号交差点、停止制御交差点、標識/信号制御のない交差点など、さまざまな道路形状をカバーしています。
CitySim の軌跡は、軌跡の精度を保証する 5 段階の手順によって生成されました。
さらに、データセットは、安全性評価を改善することが実証されている、車両の回転したバウンディング ボックス情報を提供します。
他のビデオベースの軌跡データセットと比較して、CitySim データセットには、カットイン、合流、分岐イベントなど、重大度の高い重要な安全イベントが大幅に多く含まれています。
さらに、CitySim は、記録場所の 3D ベース マップや信号タイミングなどの関連アセットを提供することで、デジタル ツイン アプリケーションに向けた研究を促進します。
これらの機能により、自律走行車の安全性やロケーションベースの安全性分析などの安全性研究およびアプリケーションのより包括的な条件が可能になります。
データセットは、https://github.com/ozheng1993/UCF-SST-CitySim-Dataset でオンラインで入手できます。
要約(オリジナル)
The development of safety-oriented research ideas and applications requires fine-grained vehicle trajectory data that not only has high accuracy but also captures a substantial number of critical safety events. This paper introduces the CitySim Dataset, which was devised with a core objective of facilitating safety-based research and applications. CitySim has vehicle trajectories extracted from 1140-minutes of drone videos recorded at 12 different locations. It covers a variety of road geometries including freeway basic segments, weaving segments, expressway merge/diverge segments, signalized intersections, stop-controlled intersections, and intersections without sign/signal control. CitySim trajectories were generated through a five-step procedure which ensured the trajectory accuracy. Furthermore, the dataset provides vehicle rotated bounding box information which is demonstrated to improve safety evaluation. Compared to other video-based trajectory datasets, the CitySim Dataset has significantly more critical safety events with higher severity including cut-in, merge, and diverge events. In addition, CitySim facilitates research towards digital twin applications by providing relevant assets like the recording locations’3D base maps and signal timings. These features enable more comprehensive conditions for safety research and applications such as autonomous vehicle safety and location-based safety analysis. The dataset is available online at https://github.com/ozheng1993/UCF-SST-CitySim-Dataset.
arxiv情報
| 著者 | Ou Zheng,Mohamed Abdel-Aty,Lishengsa Yue,Amr Abdelraouf,Zijin Wang,Nada Mahmoud |
| 発行日 | 2022-08-23 15:24:53+00:00 |
| arxivサイト | arxiv_id(pdf) |
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