Artikel in Konferenzbänden

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    L. Mathuseck, J. Götz, L. Busch, und K. David, BikeSense: Riding Behaviour Recognition Using An Instrumented Bicycle, in BikeSense: Riding Behaviour Recognition Using An Instrumented Bicycle Lars Mathuseck, Johann G¨otz, Lennart Busch, Klaus David University of Kassel, Kassel, Germany comtec@uni-kassel.de Abstract—Riding a bicycle is an environmentally friendly and healthy mode of transportation. However, riding a bicycle also comes with the risk of traffic accidents. One approach to reduce accidents is to use cooperative collision avoidance systems that enable smartphones, carried by cyclists, to communicate with intelligent vehicles. Smartphones are not only equipped with GNSS sensors to obtain a cyclist’s position, but they also come with IMU sensors, which can be used to recognise a cyclist’s riding behaviour. Such riding behaviour information can help to improve collision avoidance systems, because the system can adapt its internal trajectory prediction according to the cyclist’s riding behaviour. This results in a more accurate position prediction based on the actual behaviour of the cyclist, and thus a higher chance of avoiding a collision. In this work, we propose our system BikeSense and perform experiments to collect sensor data on different riding behaviours, such as pedalling, coasting, and braking. To classify these riding behaviours, we use a transformer-based classifier. Then, we analyse how different typ- ical carrying positions of the smartphone in body-worn positions (trouser pocket and backpack) and positions for an on-board IMU (handlebar and frame) influence the detection accuracy. Our results show a promising riding behaviour recognition rate with an average f1-score of 96.5%. Index Terms—bicycle, pedalling detection, behaviour, Human Activity Recognition I. INTRODUCTION With each year, bicycles are becoming more and more popular as a transportation option in cities. According to the European Parliamentary Research Service (EPRS) [1], there are 1 billion bicycles in the world in 2022. However, riding a bicycle is still considered risky compared to driving a car, especially in urban environments [2]. According to the report of the European Road Safety Observatory [3] from 2021, cyclists are the only type of road users in the EU for which no decline in fatalities has been measured since 2010. One reason could be that cars are more in focus and already have countermeasures in production cars, such as braking assistants, lane-keeping systems, or attention warning systems. Passive protection measures, such as helmets, are important in reducing the risk of serious injuries, but not everyone opts for them, and they do not prevent accidents in the first place. On the other hand, active protection measures for cyclists, such as visual-based [4], [5] or cooperative collision avoidance systems [6]–[8], have been proposed by many authors. These systems use camera data from the car or exchange movement information between road users to warn a car that can brake in case of an imminent collision with a vulnerable road user (VRU). Fig. 1: Future position prediction of the bicycle as probability map within a cooperative collision avoidance system of a typical street-crossing accident scenario. Position prediction without riding behaviour information (left) and with riding behaviour information (right). Typically, these collision avoidance systems forecast the movement trajectory of VRUs some seconds into the future to calculate potential collision points [9]. Therefore, collision avoidance systems have to assume a future movement model, such as a constant-velocity model or a constant-acceleration model based on current movement [10]. Riding behaviour recognition can help to improve these active protection measures. For example, pedalling or braking can influence the speed of cyclists and hence their future po- sition (Fig. 1). Therefore, we investigate how to recognise this riding behaviour. Inertial Measurement Unit (IMU) sensors are promising in detecting riding behaviour, because these sensors are already widely used in human activity recognition [11]. Bicycles of the future will be equipped with various sensors, such as on-board IMU sensors, among other sensors that are currently only available in modern cars. However, most of the bicycles currently available do not have such sensors. Therefore, in this paper, we analyse both cases, that is, on- board IMU sensors attached directly to the bicycle, as well as IMU sensors of a smartphone, carried by the cyclist. To simulate the on-board IMU sensors, we attached smartphones to the bicycle and used the smartphone sensors to record the data. We conducted real-life experiments using our instrumented bicycle to collect training and test data. Furthermore, we propose our system BikeSense for riding behaviour recog- nition. Using machine learning, we try to detect whether CoMoRea 2024: 20th Workshop on Context and Activity Modeling and Recognition 979-8-3503-0436-7/24/$31.00 ©2024 IEEE 2024 IEEE International Conference on Pervasive Computing and Communications Workshops and other Affiliated Events (PerCom Workshops), IEEE, 2024, S. 1–6.
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