論文の概要: Data-Driven Analysis of Crash Patterns in SAE Level 2 and Level 4 Automated Vehicles Using K-means Clustering and Association Rule Mining

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2512.22589v1
• Date: Sat, 27 Dec 2025 13:30:07 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-12-30 22:37:30.123884
• Title: Data-Driven Analysis of Crash Patterns in SAE Level 2 and Level 4 Automated Vehicles Using K-means Clustering and Association Rule Mining
• Title（参考訳）: K平均クラスタリングとアソシエーションルールマイニングを用いたSAEレベル2およびレベル4自動車両のクラッシュパターンのデータ駆動解析
• Authors: Jewel Rana Palit, Vijayalakshmi K Kumarasamy, Osama A. Osman,
• Abstract要約: 自動走行車(AV)は、人間の運転ミスを低減または排除し、交通安全を高め、持続可能な移動性をサポートする。 近年、衝突データにより、AVの挙動が予測される安全結果から逸脱し、混在する交通環境における技術の安全性と運用上の信頼性への懸念が高まっている。 本研究は、米国高速道路交通安全局(NHTSA)による2500以上のAV事故記録を分析し、SAEレベル2と4をカバーし、基礎となるクラッシュのダイナミクスを明らかにする。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.17205106391379021
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Automated Vehicles (AV) hold potential to reduce or eliminate human driving errors, enhance traffic safety, and support sustainable mobility. Recently, crash data has increasingly revealed that AV behavior can deviate from expected safety outcomes, raising concerns about the technology's safety and operational reliability in mixed traffic environments. While past research has investigated AV crash, most studies rely on small-size California-centered datasets, with a limited focus on understanding crash trends across various SAE Levels of automation. This study analyzes over 2,500 AV crash records from the United States National Highway Traffic Safety Administration (NHTSA), covering SAE Levels 2 and 4, to uncover underlying crash dynamics. A two-stage data mining framework is developed. K-means clustering is first applied to segment crash records into 4 distinct behavioral clusters based on temporal, spatial, and environmental factors. Then, Association Rule Mining (ARM) is used to extract interpretable multivariate relationships between crash patterns and crash contributors including lighting conditions, surface condition, vehicle dynamics, and environmental conditions within each cluster. These insights provide actionable guidance for AV developers, safety regulators, and policymakers in formulating AV deployment strategies and minimizing crash risks.
• Abstract（参考訳）: 自動走行車(AV)は、人間の運転ミスを低減または排除し、交通安全を強化し、持続可能な移動をサポートする。 近年、衝突データにより、AVの挙動が予測される安全結果から逸脱し、混在する交通環境における技術の安全性と運用上の信頼性への懸念が高まっている。 過去の研究はAVクラッシュを調査してきたが、ほとんどの研究は小型のカリフォルニア中心のデータセットに依存しており、さまざまなSAEレベルの自動化におけるクラッシュトレンドの理解に限定している。 本研究は、米国高速道路交通安全局(NHTSA)による2500以上のAV事故記録を分析し、SAEレベル2と4をカバーする。 2段階のデータマイニングフレームワークを開発した。 K平均クラスタリングは、まず、時間的、空間的、環境的要因に基づいて、クラッシュレコードを4つの異なる行動クラスタに分割するために適用される。 次に、アソシエーションルールマイニング(ARM)を用いて、各クラスタ内の照明条件、表面条件、車両力学、環境条件を含む、クラッシュパターンとクラッシュコントリビュータの間の解釈可能な多変量関係を抽出する。 これらの洞察は、AVデプロイメント戦略の策定とクラッシュリスクの最小化において、AV開発者、安全規制当局、および政策立案者に実行可能なガイダンスを提供する。

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