Active Collision Avoidance System for E-Scooters in Pedestrian Environment

要約

密集した都市部では、電動スクーターが急速に好まれる交通手段となっています。
現代のモビリティの需要に応えているため、特に歩行者と接触する場合に重大な安全上の課題が生じます。
一般に、電動スクーターは、自転車専用レーン/歩道を走行するか、車と道路を共有して、最高時速約 15 ～ 20 マイルで走行することが推奨されています。これは、歩行者や自転車よりも柔軟性が高く、はるかに速い速度です。
衝突のリスクを最小限に抑え、歩行者が密集したエリアにスクーターをシームレスに統合するには、歩行者の動きを正確に予測し、スクーターのアシスタント動作制御と組み合わせることが不可欠です。
こうした安全上の懸念に対処するため、私たちの研究では、状態改良モジュールと統合された高度な LSTM ネットワークを採用した、歩行者の軌跡を予測する方法を備えた新しい e-スクーター衝突回避システム (eCAS) を導入しています。
このプロアクティブ モデルは、歩行者の交通量が多いエリアでも衝突することなく、妨げられることなく移動できるように設計されています。
結果は 2 つの公開データセット、ETH と UCY で検証され、有望な結果が得られます。
私たちのモデルは、歩行者の経路を予測し、スクーターの経路計画を強化することに熟練していることを実証し、人口密度の高い場所での適応性を高めることができました。
この研究は、歩行者の軌道予測とスクーターの動作計画を融合する可能性を示しています。
都市環境では電動スクーターが普及しているため、このような進歩は都市交通に参加するすべての参加者を守るために非常に重要になっています。

要約(オリジナル)

In the dense fabric of urban areas, electric scooters have rapidly become a preferred mode of transportation. As they cater to modern mobility demands, they present significant safety challenges, especially when interacting with pedestrians. In general, e-scooters are suggested to be ridden in bike lanes/sidewalks or share the road with cars at the maximum speed of about 15-20 mph, which is more flexible and much faster than pedestrians and bicyclists. Accurate prediction of pedestrian movement, coupled with assistant motion control of scooters, is essential in minimizing collision risks and seamlessly integrating scooters in areas dense with pedestrians. Addressing these safety concerns, our research introduces a novel e-Scooter collision avoidance system (eCAS) with a method for predicting pedestrian trajectories, employing an advanced LSTM network integrated with a state refinement module. This proactive model is designed to ensure unobstructed movement in areas with substantial pedestrian traffic without collisions. Results are validated on two public datasets, ETH and UCY, providing encouraging outcomes. Our model demonstrated proficiency in anticipating pedestrian paths and augmented scooter path planning, allowing for heightened adaptability in densely populated locales. This study shows the potential of melding pedestrian trajectory prediction with scooter motion planning. With the ubiquity of electric scooters in urban environments, such advancements have become crucial to safeguard all participants in urban transit.

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