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Criticality dimension-based probabilistic framework to detect near crashes in a roundabout

Trullos Pastor, Juan und Zhang, Meng und Junghans, Marek und Gimm, Kay (2023) Criticality dimension-based probabilistic framework to detect near crashes in a roundabout. European Transport Research Review, 15 (35). Springer. doi: 10.1186/s12544-023-00602-4. ISSN 1867-0717.

[img] PDF - Verlagsversion (veröffentlichte Fassung)
2MB

Offizielle URL: https://etrr.springeropen.com/articles/10.1186/s12544-023-00602-4

Kurzfassung

Background: Preventing fatal traffic accidents towards Vision Zero is a challenge for the society. The collection of critical events from video recorded traffic data is of essential value for a better understanding on how and under what circumstances critical situations evolve. Identified behavioral patterns and derived infrastructural measures cannot only help to make driving safer, but also help to mature automated driving functions (ADFs) to make automated vehicles drive and interact more like humans especially in challenging situations. One flaw when developing ADFs is the dependency on synthetic simulated traffic scenarios. Method: In this paper, a novel probability-based framework is proposed allowing to measure the degree of criticality C(d) based on two dimensions explaining risk: severity (delta-v) and proximity (distance). Results: This metric is applied on real data of a roundabout. An initial evaluation of it was conducted using both a novel proposed method that takes the reaction of the second vehicle merged into account, and a practical application that shows a potential correlation between the traffic expert’s perceived risk and the metric. Conclusion: Quantifying risk on each of the collected real traffic scenarios makes testing ADFs possible in further more reliable and significant scenarios like near-crashes.

elib-URL des Eintrags:https://elib.dlr.de/200695/
Dokumentart:Zeitschriftenbeitrag
Titel:Criticality dimension-based probabilistic framework to detect near crashes in a roundabout
Autoren:
AutorenInstitution oder E-Mail-AdresseAutoren-ORCID-iDORCID Put Code
Trullos Pastor, JuanJuan.Trullos (at) dlr.deNICHT SPEZIFIZIERTNICHT SPEZIFIZIERT
Zhang, MengMeng.Zhang (at) dlr.dehttps://orcid.org/0000-0003-1655-764XNICHT SPEZIFIZIERT
Junghans, MarekMarek.Junghans (at) dlr.dehttps://orcid.org/0000-0003-2019-401XNICHT SPEZIFIZIERT
Gimm, Kaykay.gimm (at) dlr.dehttps://orcid.org/0000-0002-5136-685X148476639
Datum:Oktober 2023
Erschienen in:European Transport Research Review
Referierte Publikation:Ja
Open Access:Ja
Gold Open Access:Ja
In SCOPUS:Ja
In ISI Web of Science:Ja
Band:15
DOI:10.1186/s12544-023-00602-4
Verlag:Springer
ISSN:1867-0717
Status:veröffentlicht
Stichwörter:Traffic observation, Trajectory data, Roundabout scenario, Merging interactions, Traffic safety, Safety critical event, Criticality, SMoS
HGF - Forschungsbereich:Luftfahrt, Raumfahrt und Verkehr
HGF - Programm:Verkehr
HGF - Programmthema:Straßenverkehr
DLR - Schwerpunkt:Verkehr
DLR - Forschungsgebiet:V ST Straßenverkehr
DLR - Teilgebiet (Projekt, Vorhaben):V - KoKoVI - Koordinierter kooperativer Verkehr mit verteilter, lernender Intelligenz
Standort: Berlin-Adlershof , Braunschweig
Institute & Einrichtungen:Institut für Verkehrssystemtechnik > Informationsgewinnung und Modellierung, BS
Institut für Verkehrssystemtechnik > Informationsgewinnung und Modellierung, BA
Hinterlegt von: Zhang, Meng
Hinterlegt am:11 Dez 2023 12:28
Letzte Änderung:30 Jan 2024 10:06

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