論文の概要: Assessment of Latent Pedestrian--Vehicle Interaction Risk Profiles at Midblock Crossing in VR

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2603.16688v1
• Date: Tue, 17 Mar 2026 15:45:42 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-03-18 17:42:07.384187
• Title: Assessment of Latent Pedestrian--Vehicle Interaction Risk Profiles at Midblock Crossing in VR
• Title（参考訳）: VRにおけるミッドブロック交差点における潜伏歩行者と車両の相互作用リスクプロファイルの評価
• Authors: Rulla Al-Haideri, Bilal Farooq, Elisabetta Cherchi,
• Abstract要約: 本研究は,仮想現実(VR)横断セッションを,異なるインタラクションリスクプロファイルに分割するかどうかを検討する。 AVのみのセッションにおいて、Newcastleは高緊急リスクプロファイルの頻度が高いことを示し、AVが高リスク遭遇に寄与していることを示している。 対照的にトロントでは、AVのみのセッションとHDVのみのセッションの間に有意な差は見られず、文脈的要因がAVが歩行者の安全に与える影響を示唆している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.624926714741352
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Pedestrian safety at midblock crossings is a critical concern in mixed traffic environments where autonomous vehicles (AVs) and human-driven vehicles (HDVs) share the road. Pedestrians often infer intent from vehicle motion in AV encounters, making them vulnerable to small shifts in conflict margins. This study investigates whether virtual reality (VR) crossing sessions separate into distinct interaction risk profiles and whether AV-only sessions shift profile prevalence compared to HDV-only sessions. Using large-scale immersive VR experiments from Toronto, Canada, and Newcastle, England, we compute surrogate safety measures (SSMs) and apply latent profile analysis (LPA) to identify distinct pedestrian crossing stances, ranging from risk-accepting to highly cautious. Key findings show that Newcastle exhibits a higher prevalence of high-urgency risk profiles in AV-only sessions, indicating that AVs contribute to higher-risk encounters. In contrast, Toronto shows no significant difference between AV-only and HDV-only sessions, suggesting that contextual factors influence the impact of AVs on pedestrian safety.
• Abstract（参考訳）: ミッドブロック交差点における歩行者の安全は、自動運転車(AV)と人力車両(HDV)が道路を共有する混成交通環境において重要な関心事である。 歩行者はしばしば、AVの遭遇で車両の動きから意図を推測し、紛争マージンの小さな変化に弱い。 本研究では,バーチャルリアリティ(VR)横断セッションが,異なるインタラクションリスクプロファイルに分離されているか,AVのみのセッションがHDVのみのセッションと比較してプロファイルの頻度を変化させているかを検討する。 トロント、カナダ、ニューカッスルの大規模な没入型VR実験を用いて、サロゲート安全対策(SSM)を計算し、潜在プロファイル分析(LPA)を適用して、リスク受容から極めて慎重な歩行者横断姿勢を識別する。 AVのみのセッションにおいて、Newcastleは高緊急リスクプロファイルの頻度が高いことを示し、AVが高リスク遭遇に寄与していることを示している。 対照的にトロントでは、AVのみのセッションとHDVのみのセッションの間に有意な差は見られず、文脈的要因がAVが歩行者の安全に与える影響を示唆している。

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