論文の概要: An Integrated Roadside Sensing and Communication Framework for Vulnerable Road User Safety at Signalized Intersections

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2606.07016v1
• Date: Fri, 05 Jun 2026 07:59:35 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-06-08 14:33:29.630615
• Title: An Integrated Roadside Sensing and Communication Framework for Vulnerable Road User Safety at Signalized Intersections
• Title（参考訳）: 信号区間における危険道路ユーザ安全のための総合的道路情報センシング・通信フレームワーク
• Authors: Parvez Anowar,
• Abstract要約: Vulnerable Road Users (VRU) は、世界の都市交通事故の約半分を占める。 VRU保護のためのセンシング技術に関する最近のレビューは、数十のシングルセンサーとデュアルセンサーの展開をカタログ化している。 本稿では,信号交差点におけるVRU保護のための統合フレームワークを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Vulnerable road users (VRUs) account for approximately half of urban traffic deaths globally, with intersections concentrating a disproportionate share of these casualties. Recent reviews of sensing technology for VRU protection have cataloged dozens of single-sensor and dual-sensor deployments, yet none of the surveyed systems couples multi-modal sensing with edge-side near-miss analytics and bidirectional vehicle-to-everything (V2X) and pedestrian-to-everything (P2X) messaging in a single intersection cabinet. This paper presents an integrated framework for VRU protection at signalized intersections, combining LiDAR, radar, RGB camera, and thermal camera at the perception layer, edge-based prediction and surrogate-safety analytics at the computation layer, V2X and P2X messaging at the communication layer, and adaptive signal control at the actuation layer. The framework is grounded in an empirical case study using R-LiViT, the first publicly released roadside LiDAR-Visual-Thermal dataset, which provides 200 multi-modal sequences and 2,400 annotated RGB-T frames at three German intersections. Analysis of 53,319 detection annotations reveals that VRUs comprise approximately 49% of all road-user observations, that day-to-night density drops by 38% for pedestrians and 45% for vehicles while the night distribution shows a higher close-proximity share, that per-frame close-proximity event counts vary approximately 10-fold across the eight unique locations at three intersections, and that 83% of pedestrian bounding boxes are small in image space, indicating that VRUs are typically far from any single sensor. These findings support multi-modal sensing, edge-side analytics, and adaptive context-sensitive deployment rather than uniform single-sensor solutions.
• Abstract（参考訳）: Vulnerable Road Users (VRU) は、世界の都市交通事故の約半分を占めており、交差点はこれらの犠牲者の不均等な割合に集中している。 VRU保護のためのセンサー技術に関する最近のレビューでは、数十の単一センサーとデュアルセンサーの配置がリストアップされているが、調査対象のシステムでは、エッジサイドのニアミス分析と双方向車間通信(V2X)と歩行者間通信(P2X)を1つの交差点キャビネットで結合するマルチモーダルセンシングは行われていない。 本稿では,認識層におけるLiDAR,レーダー,RGBカメラ,サーマルカメラ,エッジベースの予測・サロゲート安全分析,通信層におけるV2XおよびP2Xメッセージング,アクティベーション層における適応信号制御を組み合わせた,信号化交差点におけるVRU保護のための統合フレームワークを提案する。 R-LiViTは、ドイツの3つの交差点で200のマルチモーダルシーケンスと2,400の注釈付きRGB-Tフレームを提供するロードサイドLiDAR-Visual-Thermalデータセットである。 53,319の検出アノテーションの分析によると、VRUは全道路利用者の約49%を占めており、歩行者の38%、車両の45%は日中密度が低下し、夜間の分布はより近い確率のシェアを示し、フレームごとの近接確率は3つの交差点の8箇所で約10倍、歩行者境界ボックスの83%は画像空間において小さい。 これらの知見は、一様単一センサソリューションではなく、マルチモーダルセンシング、エッジサイド分析、適応型コンテキストセンシティブなデプロイメントをサポートする。

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