駐車シナリオにおける LDM ベースのダイナミックリスクアセスメント手法

Core Concepts

車内外の状況を融合し、より包括的なリスク評価を行うダイナミックリスクアセスメント手法を提案する。

Abstract

本研究では、駐車シナリオにおけるダイナミックリスクアセスメントの手法を提案している。

車内外の状況を考慮したリスクレベルの定義を行った

距離に基づくリスクレベルと、ドライバーの認知度に基づくリスクレベルを組み合わせて定義

リスクアセスメントのためのデータセットを構築した

車内外のセンサーデータ(カメラ、LiDAR)と、リスクレベルのラベルを含む

LDM (Local Dynamic Map) を用いたダイナミックリスクアセスメントシステム (DRAS) を開発した

車内外の状況を融合し、リアルタイムでリスクを評価

構築したデータセットを用いて DRAS の性能を検証した

全体の精度は 83% と良好な結果を得た

Stats

駐車時の平均速度は約 5 km/h
ドライバーの平均反応時間は 1.5 秒

Quotes

なし

Key Insights Distilled From

Dynamic Risk Assessment Methodology with an LDM-based System for Parking Scenarios

by Paol... at arxiv.org 04-08-2024

https://arxiv.org/pdf/2404.04040.pdf

Deeper Inquiries

より広範なリスク評価を行うために、車両前方のリスクゾーンも考慮することはできないか。

車両前方のリスクゾーンを考慮することは、リスク評価の包括性を向上させるために重要です。前方のリスクゾーンを考慮することで、駐車シナリオ全体のリスクをより正確に把握し、適切な対策を講じることが可能となります。例えば、前方に障害物や歩行者がいる場合、それらのリスクを事前に検知して適切な行動を取ることができます。このような前方リスクゾーンの考慮は、駐車時の安全性向上に寄与することが期待されます。