위험한 교통 상황에서 보행자의 주도적인 회피 행동은 차량-보행자 충돌과 관련된 부상 위험에 큰 영향을 미칩니다. 칭화대학교의 연구팀은 가상 현실(VR) 실험 플랫폼을 활용하여 충돌 전 단계에서 보행자와 차량 간 상호작용 과정을 정량화하고, 충돌 직전의 보행자 자세, 즉 "충돌 전 자세"를 추출했습니다. 이 연구는 "차량 갈등 상황에서 보행자 회피 행동의 운동 및 운동학적 특징"이라는 제목으로 Frontiers in Bioengineering and Biotechnology 저널에 게재되었으며, SCI와 EI에 등재되어 있습니다.
이 연구는 NOKOV 모션 캡처 시스템과 생리적 신호 시스템을 사용하여 보행자의 회피 반응에 대한 운동 및 운동학적 특징을 기록했습니다. 이 데이터는 보행자 부상 위험 분석, 생체유사 인간 모델(HBM) 개발, 그리고 고급 차량 내 능동 안전 시스템 설계에 중요한 지원을 제공합니다.
인용
Li Q, Shang S, Pei X, Wang Q, Zhou Q, and Nie B (2021) Kinetic and Kinematic Features of Pedestrian Avoidance Behavior in Motor Vehicle Conflicts. Front. Bioeng. Biotechnol. 9:783003. doi: 10.3389/fbioe.2021.783003
방법
연구팀은 세 가지 모듈로 구성된 자연 보행자 반응 실험 플랫폼을 개발했습니다: 가상 현실(VR) 테스트 플랫폼, NOKOV 모션 캡처 시스템, 전자근육 그래프(EMG) 신호 캡처 시스템. VR 테스트 플랫폼은 매우 현실감 있는 몰입형 VR 교통 시나리오를 생성하여 피험자가 가상 교통 환경 내에서 정상적인 주변 청각 기능, 거리 인식, 상호작용 능력을 갖추도록 했습니다. 참가자들은 VR 교통 장면에서 도로 횡단 행동을 수행했습니다. 실험자는 피험자가 도로에 진입하자마자 자연스러운 반응을 유도하기 위해 두 가지 비상 차량-보행자 갈등 상황을 생성했습니다.
보행자 회피 행동의 특징 추출
실험은 NOKOV 모션 캡처 시스템을 사용하여 보행자와 차량 간 상호작용 중 역동적인 상대 위치를 추출했습니다. 12개의 Mars 2H 모션 캡처 카메라를 사용하여 보행자의 이동 속도 및 가속도, 관절 위치 및 각도 데이터를 기록했습니다. 또한 생리적 신호 시스템은 하체 근육에서 전자근육 그래프(EMG) 신호를 기록하여 근육 활성 상태를 측정하고 골반 운동 특성을 캡처했습니다.
좌표계 설명 (A) 보행자 로컬 좌표계 (B) 차량 좌표계
차량-보행자 갈등의 대표적인 반응 범주
연구팀은 세 가지 대표적인 회피 행동 범주를 선택했습니다: 후방 회피, 전방 회피, 측면 회피, 이들 간의 상호작용 과정을 상세히 분석했습니다.
이 연구의 기여
이 연구는 보행자의 관점에서 충돌 위험을 평가하는 새로운 관점을 제공하며, 후속 충돌 위험 예측 연구에 두 가지 중요한 기여를 합니다:
1. 충돌 전 단계에서 보행자와 차량 간의 상호작용 과정을 정량화하고, "충돌 전 자세"로 알려진 충돌 직전의 보행자 자세를 추출합니다.
2. 회피 행동이 부상 위험 및 심각도에 미치는 영향을 조사할 때, 이 연구의 실험 데이터는 유한 요소(FE) 및 다중 본체(MB) 인간 모델을 개발하고 충돌 시 보행자 부상 위험을 시뮬레이션하는 데 유용한 참고자료가 됩니다.
NOKOV 모션 캡처 시스템은 차량 갈등 상황에서 보행자 회피 반응에 대한 운동 및 운동학적 데이터를 획득하여, 관절 각도, 이동 속도, 가속도를 포함합니다. 이 정보는 고정밀 인간 수치 모델을 사용하여 보행자 부상 메커니즘을 분석하는 데 사용할 수 있습니다. 또한 실제 사고에서 보행자 부상 특성을 설명하고 보행자 궤적 및 부상 위험을 예측하는 데 필요한 데이터를 제공합니다.
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