論文の概要: Decoding pedestrian and automated vehicle interactions using immersive
virtual reality and interpretable deep learning
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2002.07325v2
- Date: Tue, 5 Jan 2021 20:51:44 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-12-30 20:34:55.185656
- Title: Decoding pedestrian and automated vehicle interactions using immersive
virtual reality and interpretable deep learning
- Title（参考訳）: 没入型仮想現実と解釈可能なディープラーニングを用いた歩行者と自動車両の相互作用の復号
- Authors: Arash Kalatian and Bilal Farooq
- Abstract要約: 本研究では,自動走行車の存在による影響が期待される都市動態の重要な要素として,歩行者の横断行動について検討する。
歩行者の待ち時間はデータ駆動のCox Proportional Hazards(CPH)モデルを用いて分析される。
その結果,道路上の自動走行車の存在,広い車線幅,道路上の高密度化,観光距離の制限,歩行習慣の欠如が待ち時間の主な要因であることが示唆された。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 6.982614422666432
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: To ensure pedestrian friendly streets in the era of automated vehicles,
reassessment of current policies, practices, design, rules and regulations of
urban areas is of importance. This study investigates pedestrian crossing
behaviour, as an important element of urban dynamics that is expected to be
affected by the presence of automated vehicles. For this purpose, an
interpretable machine learning framework is proposed to explore factors
affecting pedestrians' wait time before crossing mid-block crosswalks in the
presence of automated vehicles. To collect rich behavioural data, we developed
a dynamic and immersive virtual reality experiment, with 180 participants from
a heterogeneous population in 4 different locations in the Greater Toronto Area
(GTA). Pedestrian wait time behaviour is then analyzed using a data-driven Cox
Proportional Hazards (CPH) model, in which the linear combination of the
covariates is replaced by a flexible non-linear deep neural network. The
proposed model achieved a 5% improvement in goodness of fit, but more
importantly, enabled us to incorporate a richer set of covariates. A game
theoretic based interpretability method is used to understand the contribution
of different covariates to the time pedestrians wait before crossing. Results
show that the presence of automated vehicles on roads, wider lane widths, high
density on roads, limited sight distance, and lack of walking habits are the
main contributing factors to longer wait times. Our study suggested that, to
move towards pedestrian-friendly urban areas, national level educational
programs for children, enhanced safety measures for seniors, promotion of
active modes of transportation, and revised traffic rules and regulations
should be considered.
- Abstract（参考訳）: 自動走行車の時代に歩行者に優しい通りを確保するためには、現在の政策、プラクティス、デザイン、ルール、規制の再評価が重要である。
本研究では,自動走行車の存在の影響が期待される都市動態の重要な要素として,歩行者の横断行動について検討する。
この目的のために,自動走行車が存在する中ブロック横断歩道を横断する前に,歩行者の待ち時間に影響を与える要因を解釈可能な機械学習フレームワークを提案する。
多様な行動データを収集するために,トロント大都市圏(GTA)の4か所の異種集団から180人が参加し,ダイナミックで没入的なバーチャルリアリティー実験を行った。
歩行者の待ち時間行動はデータ駆動型cox比例ハザード(cph)モデルを用いて解析され、コ変数の線形結合を柔軟な非線形ディープニューラルネットワークに置き換える。
提案モデルは適合性が5%向上したが,さらに重要なこととして,より豊富な共変量の組を組み込むことができた。
ゲーム理論に基づく解釈方法は、歩行者が横断する前に待つ時間に対する異なる共変量の寄与を理解するために用いられる。
その結果,道路上の自動走行車の存在,広い車線幅,道路上の高密度化,観光距離の制限,歩行習慣の欠如が待ち時間の主な要因であることが示唆された。
本研究は, 歩行者に優しい都市部への移動, 子どものための全国レベルの教育プログラム, 高齢者の安全対策の強化, 積極的交通手段の推進, 交通規則や規制の改正について考察する。
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