論文の概要: A Probabilistic Framework for Estimating the Risk of Pedestrian-Vehicle Conflicts at Intersections

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2207.14145v1
• Date: Thu, 28 Jul 2022 15:08:41 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-07-29 12:45:21.361521
• Title: A Probabilistic Framework for Estimating the Risk of Pedestrian-Vehicle Conflicts at Intersections
• Title（参考訳）: 歩行者・車両衝突危険度推定のための確率的枠組み
• Authors: Pei Li, Huizhong Guo, Shan Bao, Arpan Kusari
• Abstract要約: 本研究では,交差点における歩行者と車両の衝突リスクを推定するための確率的枠組みを提案する。 提案フレームワークは,ガウスプロセス回帰を用いた軌道予測により,一定速度の制約を緩和する。 交差点で収集した実世界のLiDARデータを用いて,提案フレームワークの性能評価を行った。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.8366275205801985
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Pedestrian safety has become an important research topic among various studies due to the increased number of pedestrian-involved crashes. To evaluate pedestrian safety proactively, surrogate safety measures (SSMs) have been widely used in traffic conflict-based studies as they do not require historical crashes as inputs. However, most existing SSMs were developed based on the assumption that road users would maintain constant velocity and direction. Risk estimations based on this assumption are less unstable, more likely to be exaggerated, and unable to capture the evasive maneuvers of drivers. Considering the limitations among existing SSMs, this study proposes a probabilistic framework for estimating the risk of pedestrian-vehicle conflicts at intersections. The proposed framework loosen restrictions of constant speed by predicting trajectories using a Gaussian Process Regression and accounts for the different possible driver maneuvers with a Random Forest model. Real-world LiDAR data collected at an intersection was used to evaluate the performance of the proposed framework. The newly developed framework is able to identify all pedestrian-vehicle conflicts. Compared to the Time-to-Collision, the proposed framework provides a more stable risk estimation and captures the evasive maneuvers of vehicles. Moreover, the proposed framework does not require expensive computation resources, which makes it an ideal choice for real-time proactive pedestrian safety solutions at intersections.
• Abstract（参考訳）: 歩行者による事故の増加により、歩行者の安全は様々な研究において重要な研究課題となっている。 歩行者の安全を積極的に評価するために、交通紛争に基づく研究において、過去の事故を入力として必要とせず、サーロゲート安全対策(ssm)が広く用いられている。 しかし、既存のssmの多くは、道路利用者が一定の速度と方向を維持すると仮定して開発された。 この仮定に基づくリスク推定は不安定ではなく、過大評価される可能性が高く、ドライバーの回避策を捉えられない。 本研究は,既存のSSMの制約を考慮し,交差点における歩行者と車両の衝突リスクを推定するための確率的枠組みを提案する。 提案手法は,ガウスプロセス回帰を用いた軌道予測により一定速度の制約を緩和し,ランダムフォレストモデルによる異なる運転操作を考慮した。 交差点で収集した実世界のLiDARデータを用いて,提案フレームワークの性能評価を行った。 新たに開発されたフレームワークは、歩行者と車両の衝突をすべて識別することができる。 Time-to-Collisionと比較して、提案フレームワークはより安定したリスク推定を提供し、車両の回避操作をキャプチャする。 さらに,提案手法は高価な計算資源を必要としないため,交差点におけるリアルタイムな歩行者安全対策に最適である。

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