将车司机表现衡量作为无车列车批准的关键
计算机视觉与模式识别
2025-11-19 v3
摘要
欧盟实施条例 (EU) No. 402/2013 第 I 附件第 2.1.4(b) 条、2.4.2(b) 条和 2.4.3(b) 条允许在计算机视觉系统具有'类似'功能和接口而替代人类车司机时采用简化方法，以获得无车列车的安全批准。人类车司机并非以一对一方式被技术系统取代——仅取代了有限的认知功能。然而，针对最具挑战性的功能——障碍物检测——其表现难以量化，由于缺乏公开的测量结果。本文概述了迄今为止公开的数据。本文也在很大程度上弥补了这一局面，通过提供一个新的公共且匿名的 711 组车司机表现测量数据集，这些数据来自受控实验。测量包括不同速度、不同障碍物尺寸、不同列车防护系统和不同障碍物颜色对比度下的测量结果。测量值包括反应时间和到达障碍物的距离。本文的目标是为研究、标准化和监管提供对所呈现数据集的无偏且详尽的描述。该数据集及其补充信息和文献已发布于 https://data.fid-move.de/de/dataset/atosensedata。
引用
@article{arxiv.2504.19735,
title = {Measuring Train Driver Performance as Key to Approval of Driverless Trains},
author = {Rustam Tagiew and Prasannavenkatesh Balaji},
journal= {arXiv preprint arXiv:2504.19735},
year = {2025}
}
备注
6 pages, 3 figures