論文の概要: Comparability of Automated Vehicle Crash Databases

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2308.00645v1
• Date: Tue, 1 Aug 2023 16:23:06 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-08-02 13:33:31.790694
• Title: Comparability of Automated Vehicle Crash Databases
• Title（参考訳）: 自動車両衝突データベースのコンパラビリティ
• Authors: Noah Goodall
• Abstract要約: 規制当局と開発者は、自動走行車の衝突率とベースライン、人間主導の衝突率を比較する。 データベース間のクラッシュレートは、もしあれば、大きなフィルタリングと正規化のみと直接比較することができる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Advanced driving assistance systems are available on many late-model vehicles, and automated driving systems are testing on public roads. Regulators and developers continue to assess the safety of these vehicles by comparing automated vehicle crash rates to baseline, human-driven crash rates. While there are several widely-cited automated vehicle and conventional vehicle crash databases, these databases have different underlying assumptions and inclusion criteria. Crash rates among databases may be directly comparable only with significant filtering and normalization, if at all. This paper reviews current automated vehicle and baseline human-driven crash databases and evaluates their comparability. Recommendations are presented to improve their comparability, both in terms of normalization and contextualization, as well as additional data fields that can be incorporated into existing databases. These findings may assist researchers, regulators, and automated vehicle developers attempting to evaluate the safety of driving automation systems.
• Abstract（参考訳）: 高度な運転支援システムは多くの後期モデル車両で利用可能であり、自動運転システムは公道でテストされている。 規制当局と開発者は、自動衝突率とベースラインの人力衝突率を比較して、これらの車両の安全性を評価し続けている。 広く注目されている自動走行車と従来型の車両事故データベースはいくつかあるが、これらのデータベースは基礎となる仮定と包含基準が異なる。 データベース間のクラッシュレートは、もしあれば、大きなフィルタリングと正規化のみと直接比較することができる。 本稿では,現在の自動走行車およびベースラインの人力事故データベースをレビューし,その可視性を評価する。 レコメンデーションは、標準化とコンテキスト化の両方の観点から、既存のデータベースに組み込むことのできる追加のデータフィールドの互換性を改善するために提示される。 これらの発見は、研究者、規制当局、自動運転車開発者の運転自動化システムの安全性評価を支援する可能性がある。

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