A High Fidelity Simulation Framework for Potential Safety Benefits Estimation of Cooperative Pedestrian Perception

要約

このホワイト ペーパーでは、Vehicle-to-Infrastructure (V2I) 歩行者安全戦略の潜在的な安全上の利点を推定できる高忠実度シミュレーション フレームワークを提案します。
このシミュレーターは、環境条件、交通条件、および歩行者の特性を同時にシミュレートすることにより、ループ内で協調認識アルゴリズムをサポートできます。
さらに、フレームワークに適用される利益推定モデルは、リスクの競合 (非衝突状態) と歩行者の怪我の重症度 (衝突状態) の両方を体系的に定量化できます。
この論文では、中国の混雑した都市交差点のデジタルツインを構築する実験が行われました。
結果は、私たちのフレームワークが V2I 歩行者安全戦略の安全利益推定に有効であることを示しています。

要約(オリジナル)

This paper proposes a high-fidelity simulation framework that can estimate the potential safety benefits of vehicle-to-infrastructure (V2I) pedestrian safety strategies. This simulator can support cooperative perception algorithms in the loop by simulating the environmental conditions, traffic conditions, and pedestrian characteristics at the same time. Besides, the benefit estimation model applied in our framework can systematically quantify both the risk conflict (non-crash condition) and the severity of the pedestrian’s injuries (crash condition). An experiment was conducted in this paper that built a digital twin of a crowded urban intersection in China. The result shows that our framework is efficient for safety benefit estimation of V2I pedestrian safety strategies.

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