論文の概要: Driver Age and Its Effect on Key Driving Metrics: Insights from Dynamic Vehicle Data

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2501.06918v1
• Date: Sun, 12 Jan 2025 20:01:07 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-01-14 14:22:29.111735
• Title: Driver Age and Its Effect on Key Driving Metrics: Insights from Dynamic Vehicle Data
• Title（参考訳）: 運転年齢とキードライビング指標への影響:動的車両データからの考察
• Authors: Aparna Joshi, Kojo Adugyamfi, Jennifer Merickel, Pujitha Gunaratne, Anuj Sharma,
• Abstract要約: 2030年までに65歳以上の高齢者は50%以上増加し、道路上の高齢者の数が大幅に増加すると予想されている。 70人以上のドライバーは、40代や50代よりも死亡率が高い。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.3072218701168166
• License:
• Abstract: By 2030, the senior population aged 65 and older is expected to increase by over 50%, significantly raising the number of older drivers on the road. Drivers over 70 face higher crash death rates compared to those in their forties and fifties, underscoring the importance of developing more effective safety interventions for this demographic. Although the impact of aging on driving behavior has been studied, there is limited research on how these behaviors translate into real-world driving scenarios. This study addresses this need by leveraging Naturalistic Driving Data (NDD) to analyze driving performance measures - specifically, speed limit adherence on interstates and deceleration at stop intersections, both of which may be influenced by age-related declines. Using NDD, we developed Cumulative Distribution Functions (CDFs) to establish benchmarks for key driving behaviors among senior and young drivers. Our analysis, which included anomaly detection, benchmark comparisons, and accuracy evaluations, revealed significant differences in driving patterns primarily related to speed limit adherence at 75mph. While our approach shows promising potential for enhancing Advanced Driver Assistance Systems (ADAS) by providing tailored interventions based on age-specific adherence to speed limit driving patterns, we recognize the need for additional data to refine and validate metrics for other driving behaviors. By establishing precise benchmarks for various driving performance metrics, ADAS can effectively identify anomalies, such as abrupt deceleration, which may indicate impaired driving or other safety concerns. This study lays a strong foundation for future research aimed at improving safety interventions through detailed driving behavior analysis.
• Abstract（参考訳）: 2030年までに65歳以上の高齢者は50%以上増加し、道路上の高齢者の数が大幅に増加すると予想されている。 70人以上のドライバーは、40代や50代のドライバーよりも死亡率が高く、この人口統計学にとってより効果的な安全介入を開発することの重要性を強調している。 高齢化が運転行動に与える影響は研究されているが、これらの行動が現実の運転シナリオにどのように変換されるかは限られている。 本研究は、NDD(Naturistic Driving Data)を利用して、運転実績の計測を行う。 NDDを用いて,高齢者と若年ドライバーのキー駆動行動のベンチマークを構築するために,累積分布関数(CDF)を開発した。 また, 異常検出, ベンチマーク比較, 精度評価などの解析結果から, 75mphにおける速度限界の付着と駆動パターンに有意な差が認められた。 提案手法は,運転パターンの速度制限に要する年齢依存性に基づく介入を提供することにより,高度な運転支援システム(ADAS)を向上する可能性を示しているが,他の運転行動の指標を洗練・検証するための追加データの必要性を認識している。 様々な駆動性能指標の正確なベンチマークを確立することで、ADASは急激な減速などの異常を効果的に識別することができる。 本研究は、詳細な運転行動分析を通じて安全介入を改善することを目的とした将来の研究の基盤となる。

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