Automatisiertes Fahren: Data Science-Initiative von ASFINAG und TietoEVRY. Dipl.-Ing. Jacqueline Erhart (ASFINAG AG), Dipl.-Ing. (FH) Arnold Präsent (Tieto Austria GmbH).

1. Sensitivity: Public
Agenda Europa 2035
20.4.2020
Automatisiertes Fahren: Data Science-
Initiative von ASFINAG und TietoEVRY“

2. Sensitivity: Public
Arnold Präsent
Solution Owner Data Driven Business
TietoEVRY Austria
Vortragende
Jacqueline Erhart
Teamleiter für CCAD und digitale Infrastruktur
Asfinag Maut Service GmbH

3. Sensitivity: Public
1. Warum Sensorfusion
2. Umsetzung der Sensorfusion
3. Anwendung und Outlook
Titel
Automatisiertes Fahren: Data Science-Initiative von ASFINAG und TietoEVRY“

4. Sensitivity: Public
Warum Sensorfusion

5. Sensitivity: Public
Vision: Vernetztes und Automatisiertes Fahren
Source: Tom Alkim
Source: ACEA

6. Sensitivity: Public
Effizientes und sicheres Verkehrsmanagement der Zukunft
A
B
C
C
C
D
D
E
Urban area
Level A
Level B
Level C
Level D
Level E
VMS
VMS
VMS
Baustelle
Wetter
Source: Tom Alkim
Baulich Digitalisierung der Infrastrukturservices

7. Sensitivity: Public
Strategische Manöverplanung der Fahrzeuge
mit Infrastruktur-Datenunterstützung
Source: ERTRAC CAD Roadmap 2019

8. Sensitivity: Public
Umsetzung der Sensorfusion

9. Sensitivity: Public
Die Teststrecke, Sensoren und Daten
Verkehrssensoren
Radarsensoren
• Erfassung ~ bis 300 m
• Koordinaten der Messpunkte
• Geschwindigkeit
• Signallevel
• Objektmaße
• Radar/IR/Ultraschall
• 1 x Sensor pro Fahrspur
• Geschwindigkeit
• Fahrzeug-Klassifizierung
• Spurangabe
• 1 x Kamera pro Fahrspur
• Geschwindigkeit
• Fahrzeug-Klassifizierung
• Spurangabe
• Teststrecke auf der
Südautobahn zwischen
Knoten Graz-West und
Flughafen Graz
Verkehrskameras
Distanz ~ 1.4km

10. Sensitivity: Public
Der Sensorfusions-Algorithmus
• Räumliche Optimierung
der Radardaten
• Zeitliche Synchronisation
der aller Sensordaten
T1 T2
T3
• Modellvorhersage
• Sensormesspunkt
• Verbesserte Schätzung
= Modellvorhersage &
Messpunkt
Die Messpunkt-
Verbesserung wird iterativ für
jeden Zeitstempel wiederholt,
bis der Track vollständig
gebildet ist.
Pre-Processing Messpunkt-Verbesserung Track-Bildung
Tracks
Rohdaten

11. Sensitivity: Public
Sensorfusion Expertensystem
AI-Module
Visualisierung
Rohdaten Tracks
Tracks +
Metadaten
Produktivsystem
Data Fusion ML/AI - Metadaten

12. Sensitivity: Public
Sensorfusion
Sensorfusion
Testfahrt
… zu Trajektorien
Von Messpunkte…

13. Sensitivity: Public
Die Metadaten und AI
Datenbank
Sammlung der fusionierten
Track aus Algorithmus
Metadaten durch AI
Anreicherung der Tracks mit
zusätzliche Information wie
Sensorinformationen,
Wetterdaten, Genaugikeit der
Tracks, Ergebnisse aus den AI
Module…
Spurwechsel
Der Spurwechsel wird auf
Basis der vorhanden
Daten der Trajektorien
betrechnet (Spurwahr-
scheinlichkeit, Geometrie
vom Fahrzeug, …)
Überholmanöver
Es werden die auf der
Teststrcke befindenden
Autos auf Überholvorgänge
überprüft und diese
getagged.
Erweiterte Datenbank
Bereitstellung aller berechneten und
fusionieten Daten der Sensorfusion über
eine generische Schnittstelle (API)
Von Tracks …
… zu Metadaten
…

14. Sensitivity: Public
Visualisierung der Ergebnisse
Aus
der
Datenbank
inkl.
Metadaten
…
…
zur
Visualisierung

15. Sensitivity: Public
Auswertungen und Analysen
Rekonstruktionsrate über Verkehrsdichte
und Tageszeit
Gesamtlänge der Tracks über die Tageszeit
und Rekonstruktionsrate
Sensordatenqualität / Trackqualität / System Performance / Ground Truth Vergleiche

16. Sensitivity: Public
Ground Truth Vergleich
• Trajektorie-Bildung während
geringem Verkehrsfluss
• RMSE in Y-Richtung im
Bereich von Radar 1: 0.26m
• RMSE in Y-Richtung im
Bereich von Radar 2: 0.78m
• RMSE in Y-Richtung im
Bereich von Radar 3: 0.77m

17. Sensitivity: Public
• Erfahrung mit Infrastruktur (Sensoren, Zeitsync, …)
• Verarbeitung von anonymen Massendaten
• Know-How für Datenfusion erweitert
• Analytics und Reporting aufgebaut
• Grenzen ausgelotet
• Eigens entwickelter Libraries auf Basis .Net Core
• Zeitkritische Verarbeitung, online Berechnungen
Know How Gewinnung

18. Sensitivity: Public
Anwendung und Outlook

19. Sensitivity: Public
In Europa vorne dabei:
Kooperative Intelligente Vekehrssysteme

20. Sensitivity: Public
Vernetztes Fahren zur Steigerung der Verkehrssicherheit
schon heute Realität
Source: https://www.youtube.com/watch?v=z3hNO10mczU
Source:
VW
Newsroom

21. Sensitivity: Public

22. Sensitivity: Public
EGO
EGO
Infrastruktursicht Fahrzeugsicht

23. Sensitivity: Public
EGO EGO
Infrastruktursicht Fahrzeugsicht
und

24. Sensitivity: Public
Ereigniserkennung… Automatische Erkennung von kritischen Situationen

25. Sensitivity: Public
Erweiterung des Horizonts… Automatische Erkennung von kritischen Situationen

26. Verkehrsmanöver… Automatische Erkennung von Verkehrsmanövern
aus fusionierten Trajektorien.
Track Vorher Nachher Event
3 2 Spurwechsel
- Überholmanöver
- Überholmanöver
3 2 Spurwechsel
3 2 Spurwechsel
Event-Tabelle

27. Sensitivity: Public
Neue Datengrundlage: Ready for the Future
Verkehrsszenarien
Erweiterung
Fahrzeughorizont Verkehrsanalysen
Simulation
Automobilindustrie

28. Sensitivity: Public
Arnold Präsent
Solution Owner Data Driven Business
TietoEVRY Austria
+43 664 8878 1223
arnold.prasent@tieto.com
Jacqueline Erhart
Teamleiter für CCAD und digitale Infrastruktur
Asfinag Maut Service GmbH
+43 664 60108 12457
jacqueline.erhart@asfinag.at