論文の概要: A Wearable Data Collection System for Studying Micro-Level E-Scooter
Behavior in Naturalistic Road Environment
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2212.11979v1
- Date: Thu, 22 Dec 2022 18:58:54 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-12-23 15:29:59.340737
- Title: A Wearable Data Collection System for Studying Micro-Level E-Scooter
Behavior in Naturalistic Road Environment
- Title（参考訳）: 自然道路環境における微小レベルe-scooter挙動研究のためのウェアラブルデータ収集システム
- Authors: Avinash Prabu, Dan Shen, Renran Tian, Stanley Chien, Lingxi Li, Yaobin
Chen, Rini Sherony
- Abstract要約: 本稿では,自然道路環境におけるマイクロレベルのe-Scooter動作を調査するためのウェアラブルデータ収集システムを提案する。
ロボットオペレーティングシステム(ROS)を用いたLiDAR、カメラ、GPSの統合により、e-Scooterベースのデータ取得システムを開発した。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.5466525046297264
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: As one of the most popular micro-mobility options, e-scooters are spreading
in hundreds of big cities and college towns in the US and worldwide. In the
meantime, e-scooters are also posing new challenges to traffic safety. 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 the pedestrains and bicyclists. These features
make e-scooters challenging for human drivers, pedestrians, vehicle active
safety modules, and self-driving modules to see and interact. To study this new
mobility option and address e-scooter riders' and other road users' safety
concerns, this paper proposes a wearable data collection system for
investigating the micro-level e-Scooter motion behavior in a Naturalistic road
environment. An e-Scooter-based data acquisition system has been developed by
integrating LiDAR, cameras, and GPS using the robot operating system (ROS).
Software frameworks are developed to support hardware interfaces, sensor
operation, sensor synchronization, and data saving. The integrated system can
collect data continuously for hours, meeting all the requirements including
calibration accuracy and capability of collecting the vehicle and e-Scooter
encountering data.
- Abstract（参考訳）: 最も人気のあるマイクロモビリティの選択肢の1つとして、eスクーターは米国や世界中の数百の大都市やカレッジタウンに普及している。
一方、eスクーターは交通安全に新たな課題を提起している。
一般に、eスクーターは自転車レーンやサイドウォークで運転されるか、最大時速約15～20マイルで車と道路を共有することが提案されており、これは台車や自転車よりも柔軟で高速である。
これらの機能は、人間のドライバー、歩行者、車両のアクティブな安全モジュール、そして自動運転モジュールが観察および対話することを困難にしている。
そこで本稿では,この新しいモビリティオプションを検討し,道路利用者の安全問題に対処するため,自然道路環境におけるマイクロレベルの電子スクーター動作挙動を調査できるウェアラブル・データ収集システムを提案する。
ロボットオペレーティングシステム(ROS)を用いてLiDAR、カメラ、GPSを統合することで、e-Scooterベースのデータ取得システムを開発した。
ソフトウェアフレームワークはハードウェアインターフェース、センサー操作、センサー同期、データ保存をサポートするために開発されている。
統合システムは、キャリブレーションの精度や車両の収集能力、データに遭遇する電子スクーターなど、すべての要件を満たしながら、何時間も連続してデータを収集することができる。
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