論文の概要: Ozone: A Unified Platform for Transportation Research

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2604.10959v1
• Date: Mon, 13 Apr 2026 03:55:39 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-04-14 20:13:16.303929
• Title: Ozone: A Unified Platform for Transportation Research
• Title（参考訳）: オゾン:交通研究の統一プラットフォーム
• Authors: Ou Zheng, Ruyi Feng, Yufeng Yang, Shengxuan Ding, Lishengsa Yue, Ye Li, Yunhan Zheng, Minwei Kong, Dingyi Zhuang, Ao Qu, Zhibin Li, Dongjie Wang, Wangyang Ying,
• Abstract要約: Ozoneは、ハードウェア、データ、モデル、評価、プロトタイプという5つの相互接続されたレイヤを中心に組織された、輸送研究のための統一されたプラットフォームである。 既存のトラジェクトリデータセットは、座標系、オブジェクト表現、メタデータフィールドの非互換な規約に従っている。 オゾンは実験のセットアップ時間を85%削減し、安全モデルの都市間移動効率91%を達成し、データセット間の分散を3%以内に改善する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 19.072804811705684
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Intelligent Transportation Systems increasingly depend on heterogeneous data from roadside cameras, UAV imagery, LiDAR, and in-vehicle sensors, yet the lack of unified data standards, model interfaces, and evaluation protocols across these sources hampers reproducibility, cross-dataset benchmarking, and cross-region transferability of research findings. Existing trajectory datasets follow incompatible conventions for coordinate systems, object representations, and metadata fields, forcing researchers to build custom preprocessing pipelines for each dataset and simulator combination. To address these challenges, we propose Ozone, a unified platform for transportation research organized around five interconnected layers -- Hardware, Data, Model, Evaluation, and Prototype -- each with standardized schemas, automated conversion pipelines, and interoperable interfaces. In the first release, the data schema unifies four trajectory datasets -- NGSIM, highD, CitySim, and UTE -- into a canonical format with oriented bounding boxes, kinematic variables, and pre-computed surrogate safety measures. Digital-twin maps in CARLA and calibrated traffic models provide integrated benchmarking environments. Case studies in human-factor research, traffic scene generation, and safety-critical modeling demonstrate that Ozone reduces experiment setup time by 85%, achieves 91% cross-city transfer efficiency for safety models, and improves cross-dataset reproducibility to within 3% variance. The source code and datasets are publicly available.
• Abstract（参考訳）: インテリジェントトランスポーテーションシステムは、路面カメラ、UAV画像、LiDAR、車載センサーからの異種データにますます依存しているが、これらのソースにまたがる統一データ標準、モデルインターフェース、評価プロトコルの欠如は、研究成果の再現性、クロスデータセットのベンチマーク、およびクロスリージョンのトランスポータビリティを損なう。 既存のトラジェクトリデータセットは、座標系、オブジェクト表現、メタデータフィールドのための互換性のない規約に従っているため、研究者は各データセットとシミュレータの組み合わせごとに独自の前処理パイプラインを構築する必要がある。 これらの課題に対処するため、私たちは、ハードウェア、データ、モデル、評価、プロトタイプという5つの相互接続されたレイヤを中心に組織された、輸送研究のための統一されたプラットフォームであるOzoneを提案します。 最初のリリースでは、データスキーマは、NGSIM、HighD、CitySim、UTEの4つのトラジェクトリデータセットを、向き付けられたバウンディングボックス、キネティック変数、事前計算されたサロゲート安全性対策を備えた標準フォーマットに統合する。 CARLAとキャリブレーションされた交通モデルにおけるデジタルツインマップは、統合されたベンチマーク環境を提供する。 ヒューマンファクター研究、交通シーン生成、安全クリティカルモデリングのケーススタディでは、オゾンは実験のセットアップ時間を85%短縮し、安全モデルにおいて91%の都市間移動効率を実現し、3%のばらつきでデータセット間の再現性を向上している。 ソースコードとデータセットは公開されている。

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