[論文レビュー] AVOID: Autonomous Vehicle Operation Incident Dataset Across the Globe

Ou Zheng, Mohamed Abdel‐Aty+4 more|arXiv (Cornell University)|Mar 22, 2023

Traffic and Road Safety被引用数 13

ひとこと要約

本論文では、NHTSA、CA DMV、世界の事故ニュースから構成され、土地利用、天気、ジオメトリデータが追加された、公開され手動検証済みの自動車衝突データセットAVOIDを紹介します。

ABSTRACT

Crash data of autonomous vehicles (AV) or vehicles equipped with advanced driver assistance systems (ADAS) are the key information to understand the crash nature and to enhance the automation systems. However, most of the existing crash data sources are either limited by the sample size or suffer from missing or unverified data. To contribute to the AV safety research community, we introduce AVOID: an open AV crash dataset. Three types of vehicles are considered: Advanced Driving System (ADS) vehicles, Advanced Driver Assistance Systems (ADAS) vehicles, and low-speed autonomous shuttles. The crash data are collected from the National Highway Traffic Safety Administration (NHTSA), California Department of Motor Vehicles (CA DMV) and incident news worldwide, and the data are manually verified and summarized in ready-to-use format. In addition, land use, weather, and geometry information are also provided. The dataset is expected to accelerate the research on AV crash analysis and potential risk identification by providing the research community with data of rich samples, diverse data sources, clear data structure, and high data quality.

研究の動機と目的

• 安全性研究を促進するための包括的なAV衝突データセットの作成を動機づける。
• 複数のソースからAV/ADASの衝突データを集約するオープンで高品質なリソースを提供する。
• 文脈情報（土地利用、天気、ジオメトリ）を含めることでより豊かな分析を支援する。
• データが手動で検証され、研究利用にすぐ使える形式に整形されていることを保証する。

提案手法

• 複数の情報源からデータを収集する: NHTSA、California DMV、そして世界中の事故ニュース。
• 衝突データの手動検証と、すぐに利用できる形式への要約。
• 土地利用、天候、ジオメトリ情報の付加。
• AV衝突分析とリスク識別を促進することを目的とした明確なデータ構造。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 オープンで世界規模にソースされたAV衝突データセットの範囲と構造は何か？
• RQ2 多様なデータソースをどのように統合し検証してAV安全性研究を支援できるか？
• RQ3 どの文脈機能（土地利用、天候、ジオメトリ）がAV衝突の分析を強化するか？
• RQ4 AVOIDは衝突分析とリスク識別のデータ品質と利便性をどのように向上させるか。

主な発見

• オープンAV衝突データセット（AVOID）が導入され、複数のデータソースを組み合わせている。
• データは手動検証され、すぐに利用できる形式に要約されている。
• 土地利用、天気、ジオメトリなどの文脈属性が含まれている。
• このデータセットは、豊富なサンプルと高いデータ品質を備え、AV衝突分析とリスク識別を加速することを目的としている。