[論文レビュー] Impact of Urban Micromobility Technology on Pedestrian and Rider Safety: A Field Study Using Pedestrian Crowd-Sensing.

Anindya Maiti, Nisha Vinayaga-Sureshkanth+2 more|arXiv (Cornell University)|Aug 16, 2019

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ひとこと要約

本研究では、3か月間にわたり2つの大学キャンパスで収集したクラウドセンシングによるエレクトリックスケートボードと歩行者の接触データを用いて、都市部におけるマイクロモビリティの歩行者安全への影響を分析した。高リスクな空間的・時間的領域を同定し、実世界の移動データを活用した都市安全研究のデータドリブンな青写真を確立した。

ABSTRACT

The popularity and proliferation of electric scooters (e-scooters) as a micromobility solution in our cities and urban communities has been rapidly rising. Rent-by-the-minute pricing and a healthy competition between micromobility service providers is also benefiting riders with low trip costs. However, an unprepared urban infrastructure, combined with uncertain operation policies and poor regulation enforcement, has resulted in e-scooter riders encroaching public spaces meant for pedestrians, thus causing significant safety concerns both for themselves and the pedestrians. As a consequence, it has become critical to understand the current state of pedestrian safety in our urban communities vis-a-vis e-scooter services, identify factors that impact pedestrian safety due to such services, and determine how to support pedestrian safety going forward. Unfortunately, to date there have been no realistic, data-driven efforts within the research community that address these issues. In this work, we conduct a field study to empirically investigate crowd-sensed encounter data between e-scooters and pedestrian participants on two urban university campuses over a three-month period. We also analyze encounter statistics and mobility trends that could identify potentially unsafe spatio-temporal zones for pedestrians. This first-of-its-kind work provides a preliminary blueprint on how crowd-sensed micromobility data can enable safety-related studies in urban communities.

研究の動機と目的

• 都市環境におけるエレクトリックスケートボードのマイクロモビリティが歩行者安全に与える影響を、実証的に調査すること。
• エレクトリックスケートボードの普及に伴い、歩行者・ライダーの接触リスクが高まる空間的・時間的領域を同定すること。
• 実世界の移動データを活用したマイクロモビリティ安全の評価フレームワークを構築すること。
• 都市計画および政策立案を支援するため、マイクロモビリティインfraの必要性に関する証拠に基づく知見を提供すること。

提案手法

• 3か月間にわたり、2つの都市部の大学キャンパスで、エレクトリックスケートボードライダーと歩行者の間のリアルタイムで収集されたクラウドセンシング接触データを収集する現地調査を実施した。
• モバイルセンシング技術を用いて、エレクトリックスケートボードおよび歩行者の位置、速度、接近度を追跡する移動データを収集した。
• 接触統計を分析し、相互作用のパターンを特定し、頻度と接近度に基づいて高リスク地域を同定した。
• 空間的・時間的分析を用いて、歩行者・ライダー間の相互作用率が上昇している領域をマッピングおよび分類した。
• 移動トレンド分析を適用し、共有都市空間におけるエレクトリックスケートボード利用者および歩行者の行動パターンを理解した。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 都市キャンパスにおける歩行者・エレクトリックスケートボードの接触の空間的・時間的パターンは何か？
• RQ2 どの場所と時間帯で、危険な接触の頻度が最も高くなるか？
• RQ3 エレクトリックスケートボードの利用パターンと歩行者安全リスクの相関関係は何か？
• RQ4 都市インフラは、歩行者・ライダーの衝突を緩和する役割を果たしているか？

主な発見

• 本研究では、大学キャンパス内の特定の高流量ゾーンで、歩行者・エレクトリックスケートボードの接触が最も頻繁に発生していることが同定され、潜在的な安全ホットスポットであることが示された。
• 接触は特に授業の始まりや終わりの時間帯、および高流量のパスウェイ周辺で顕著に多く発生した。
• 共有歩道や横断歩道で、顕著な数の接近接触が発生しており、歩行者用とマイクロモビリティ用のレーンの分離が不十分であることが示唆された。
• データは、エレクトリックスケートボードライダーが歩行者密集地域を横断する繰り返しのパターンを明らかにした。これは衝突リスクの増加を示している。
• 本研究では、クラウドセンシングによる移動データが、実際の都市環境における安全リスクを効果的にマッピングおよび定量化できることを示した。