将来のI-ADAのレンズを介した自然主義的な運転データを使用した交差点クラッシュの評価

目的：交差点の高度なドライバーアシスタンスシステム（I-ADA）は、衝突の可能性を検出し、回避的なブレーキを実行する機能を備えています。ただし、これらのシステムは、実際の運転条件の複雑さによって引き起こされる多くの課題に遭遇します。この研究の目的は、現実世界の自然主義的な駆動データを使用して、ストレート交差パス（SCP）での将来のI-ADAの潜在的な課題の初期調査を実施することです。パス/反対方向（LTAP/OD）クラッシュ構成を左折します。 方法：交差点のクラッシュは、2番目の戦略的ハイウェイ研究プログラム（SHRP 2）自然主義的運転研究から選択されました。SHRP 2データセットには、前面、ドライバー向け、背面、および手/足面のビデオと車両速度、ステアリング、アクセラレータ、ブレーキの時系列データが含まれています。このデータは、ドライバーのサイトラインの妨害、ドライバーの注意散漫、ドライバー応答の開始を理解するためにレビューされました。いずれかの車両が公道用の道路なしで交差点に入ったときと定義される沈殿イベントからの衝突（TTC）の推定時間は、被験者車両の現在の速度で割られる衝撃点までの距離に基づいて計算されました。 結果：衝撃速度の中央値は、SCPで18.0 km/h、LTAP/LDクラッシュはLTAP/ODクラッシュで16.1 km/hでした。沈殿イベントのTTCの中央値は、SCPおよびLTAP/LDクラッシュで1.35秒、LTAP/ODクラッシュで1.44秒でした。SCPのクラッシュの場合、3つの主要な視線閉塞シナリオは、同じ方向に走行する遅い車両が右に曲がるのを待っているのは、より近い交差車線の車両、および駐車したトラックでした。LTAP/ODクラッシュの場合、Sightline閉塞は、しばしば別の車両の視界をブロックするより近い車線に近づく車両でした。 結論：SCP、LTAP/LD、およびLTAP/ODクラッシュで活性化する将来のI-ADAが将来のI-ADAがクラッシュするという課題が発生する可能性があります。この研究では、自然主義的な駆動データを利用して、ドライバーの注意散漫、回避操作、I-ADAの開発を支援できる視線障害など、交差点クラッシュの包括的な分析を完了しました。この分析は、警察が報告したクラッシュデータのみでは不可能であり、ドライバーと周囲の環境に必要な詳細は含まれていません。

OBJECTIVE: Intersection advanced driver assistance systems (I-ADAS) with the capability to detect possible collisions and perform evasive braking have the potential to reduce the number of intersection crashes. However, these systems will encounter many challenges caused by the complexity of real-world driving conditions. The purpose of this study is to use real-world naturalistic driving data to conduct an initial exploration of the potential challenges for future I-ADAS in straight crossing path (SCP), left turn across path/lateral direction (LTAP/LD), and left turn across path/opposite direction (LTAP/OD) crash configurations. METHODS: Intersection crashes were selected from the Second Strategic Highway Research Program (SHRP 2) Naturalistic Driving Study. The SHRP 2 dataset includes front-facing, driver-facing, rear-facing, and a hands/feet-facing video and vehicle speed, steering, accelerator, and brake time-series data. This data was reviewed to understand driver sightline obstructions, driver distractions, and initiation of driver responses. The estimated time to collision (TTC) from the precipitating event, defined as when either vehicle entered the intersection without the right-of-way, was computed based on the distance to the impact point divided by the current velocity of the subject vehicle. RESULTS: The median impact speed was 18.0 km/h for SCP and LTAP/LD crashes and 16.1 km/h for LTAP/OD crashes. The median TTC from the precipitating event was 1.35 s for SCP and LTAP/LD crashes and 1.44 s for LTAP/OD crashes. For SCP crashes, the three main sightline obstruction scenarios were slower vehicles traveling in the same direction waiting to turn right, vehicles in the closer crossing lane, and a parked truck. For LTAP/OD crashes, the sightline obstruction was often oncoming vehicles in a closer lane blocking the view of another vehicle. CONCLUSION: Sightline obstructions could present a challenge for future I-ADAS to activate in SCP, LTAP/LD, and LTAP/OD crashes. This study utilized naturalistic driving data to complete a comprehensive analysis of intersection crashes, including driver distractions, evasive maneuvers, and sightline obstructions that can assist in the development of I-ADAS. This analysis is not possible with police-reported crash data only, which does not contain necessary details on the driver and surrounding environment.