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微出行车辆在规避机动过程中的运动学表征

数据分析、统计与概率 2023-12-25 v1 机器人学

摘要

全面表征不同微出行车辆 (MMV) 的运动学性能的需求日益增长。本研究旨在:1) 表征不同 MMV 在紧急机动过程中的运动学行为;2) 探讨不同 MMV 动力源对设备性能的影响;3) 研究分段线性模型是否适用于模拟 MMV 轨迹。我们在测试赛道上进行了一项实验,40 名经常骑行的参与者驾驶一部分电动 MMV、其传统对应设备,并在某些情况下模拟跑步行人,执行紧急制动和转向机动。第二项实验旨在确定 MMV 转向的下限。结果显示,设备动力源对 MMV 的运动学能力具有统计学上的显著影响:虽然电动 MMV (e-MMV) 表现出优于其传统对应设备的制动能力,但在转向性能方面观察到了相反的结果。此外,性能在不同 MMV 类型之间存在显著差异,基于车把的设备在所有考虑的指标上始终优于无车把设备。用于制动曲线的分段线性模型适用于大多数 MMV,但由于脚与地面的接触,滑板和行人除外。这些发现强调,转向或制动在防止碰撞方面的有效性可能因设备类型和动力源而异。本研究还证明了分段线性模型在生成参数化函数以准确模拟制动轨迹方面的适用性,为自动系统开发人员提供了宝贵资源。然而,该模型也揭示了单一制动斜坡假设不适用于某些类型的 MMV 或行人,表明有必要进行进一步改进。

关键词

引用

@article{arxiv.2312.14717,
  title  = {Kinematic Characterization of Micro-Mobility Vehicles During Evasive Maneuvers},
  author = {Paolo Terranova and Shu-Yuan Liu and Sparsh Jain and Johan Engstrom and Miguel Perez},
  journal= {arXiv preprint arXiv:2312.14717},
  year   = {2023}
}

备注

21 pages, 8 figures