VRUD：混在交通における複雑な車両–VRU（歩行者・自転車等）相互作用のためのドローン・データセット

要旨: 都市向けのレベル4（L4）自動運転、特に自律型ロボットタクシーにおける運用設計領域（ODD）は、複雑な都市の混合交通環境によって、手強い課題に直面している。これらの課題は主に、脆弱な道路利用者（VRU）の高密度であること、ならびにそれらの非常に不確実で予測不能な相互作用行動に起因する。しかし、既存のオープンソースのデータセットは主として、高速道路や規制された交差点のような構造化されたシナリオに焦点を当てており、混沌とした非構造の都市環境を表すデータが欠けているという重要なギャップがある。本論文では、ドローンに基づくデータセットを効率的かつ高精度に構築する方法を提案し、図1に示すように、車両—脆弱な道路利用者相互作用データセット（VRUD）を構築する。先行研究と異なり、VRUDは、交通監督が緩く、極端な遮蔽が起こるという特徴をもつ深圳の典型的な「都市のビレッジ（Urban Villages）」から収集される。データセットは4K/30Hzで4時間分の記録を含み、11,479本のVRU軌跡と1,939本の車両軌跡から構成される。VRUDの重要な特徴はその構成であり、VRUが全交通参加者の約87%を占め、既存のベンチマークにおける割合を大幅に上回っている。さらに、生の軌跡のみを提供するデータセットとは異なり、標準的なOpenDRIVE HDマップに基づく新規のベクトル衝突時刻（VTTC）しきい値を用いて、多主体相互作用シナリオを4,002件抽出した。本研究は、複雑で非構造な都市環境におけるADSの安全性能向上に資する、貴重で稀少なエッジケースのリソースを提供する。さらなる研究を促進するため、VRUDデータセットをオープンソースとして公開した: https://zzi4.github.io/VRUD/。