論文の概要: Identifying built environment factors influencing driver yielding behavior at unsignalized intersections: A naturalistic open-source dataset collected in Minnesota

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2312.15113v2
• Date: Fri, 18 Oct 2024 20:11:32 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-10-22 13:11:11.168045
• Title: Identifying built environment factors influencing driver yielding behavior at unsignalized intersections: A naturalistic open-source dataset collected in Minnesota
• Title（参考訳）: ミネソタ州で収集された自然主義的オープンソースデータセット
• Authors: Tianyi Li, Joshua Klavins, Te Xu, Niaz Mahmud Zafri, Raphael Stern,
• Abstract要約: 多くの要因が、交通量、車両速度、道路特性など、ドライバーと歩行者の相互作用の結果に影響を与える。 ミネソタ州を横断する18の無署名の交差点で、ビデオデータから収集された大規模なオープンソースデータセットを紹介した。 3000以上のインタラクションをドキュメント化したこのデータセットは、ドライバと歩行者のインタラクションと、50以上の異なるコンテキスト変数の詳細なビューを提供する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.7810134788247751
• License:
• Abstract: Many factors influence the yielding result of a driver-pedestrian interaction, including traffic volume, vehicle speed, roadway characteristics, etc. While individual aspects of these interactions have been explored, comprehensive, naturalistic studies, particularly those considering the built environment's influence on driver-yielding behavior, are lacking. To address this gap, our study introduces an extensive open-source dataset, compiled from video data at 18 unsignalized intersections across Minnesota. Documenting more than 3000 interactions, this dataset provides a detailed view of driver-pedestrian interactions and over 50 distinct contextual variables. The data, which covers individual driver-pedestrian interactions and contextual factors, is made publicly available at https://github.com/tianyi17/pedestrian_yielding_data_MN. Using logistic regression, we developed a classification model that predicts driver yielding based on the identified variables. Our analysis indicates that vehicle speed, the presence of parking lots, proximity to parks or schools, and the width of major road crossings significantly influence driver yielding at unsignalized intersections. Through our findings and by publishing one of the most comprehensive driver-pedestrian datasets in the United States, our study will support communities across Minnesota and the United States in their ongoing efforts to improve road safety for pedestrians and be helpful for automated vehicle design.
• Abstract（参考訳）: 多くの要因が、交通量、車両速度、道路特性など、ドライバーと歩行者の相互作用の結果に影響を与える。 これらの相互作用の個々の側面は研究されているが、特に建設環境がドライバの利得行動に与える影響を考えると、包括的で自然主義的な研究は欠落している。 このギャップに対処するために、ミネソタ州横断の18の未指定交差点でビデオデータから収集された広範なオープンソースデータセットを紹介した。 3000以上のインタラクションをドキュメント化したこのデータセットは、ドライバと歩行者のインタラクションと、50以上の異なるコンテキスト変数の詳細なビューを提供する。 個々のドライバーと歩行者のインタラクションとコンテキスト要因をカバーするデータは、https://github.com/tianyi17/pedestrian_yielding_data_MNで公開されている。 ロジスティック回帰法を用いて,特定変数に基づいてドライバの利得を予測する分類モデルを開発した。 分析の結果,自動車の速度,駐車場の存在,公園や学校に近い距離,道路横断道路の幅は,未指定交差点での運転者収量に大きな影響を及ぼすことがわかった。 我々の発見と、米国内でもっとも包括的なドライバー・歩行者のデータセットを公開することによって、ミネソタ州と米国各地のコミュニティを支援し、歩行者の道路安全を改善し、自動車両設計に役立てる。

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