要約
都市部の複雑な交差点は、人身事故や死亡事故が最も発生しやすい交通エリアです。
高度自動運転 (HAD) システムの開発は、その分野での複雑で多忙な日常生活と格闘しています。
車両と通信して連携できるセンサー搭載のスマート インフラストラクチャは、ドライバーや車両認識システムだけではカバーできない遮蔽物を解決するための全体的なシーンの理解を可能にするために不可欠です。
ドイツ、アシャッフェンブルクの公共都心ジャンクションに位置する、視覚センサー技術を備えたインテリジェントな研究インフラストラクチャを紹介します。
マルチビューカメラシステムは交通状況を監視し、道路利用者の行動を認識します。
電動交通と非電動交通の両方が考慮されます。
このシステムは、データ生成の研究、新しい HAD センサー システム、アルゴリズム、実際のデータ、合成データ、拡張データを使用した人工知能 (AI) トレーニング戦略の評価に使用されます。
さらに、ジャンクションには高精度のデジタルツインが搭載されています。
現実世界のデータは、シミュレーションや合成データ生成のためにデジタル ツインに取り込むことができます。
要約(オリジナル)
Complex inner-city junctions are among the most critical traffic areas for injury and fatal accidents. The development of highly automated driving (HAD) systems struggles with the complex and hectic everyday life within those areas. Sensor-equipped smart infrastructures, which can communicate and cooperate with vehicles, are essential to enable a holistic scene understanding to resolve occlusions drivers and vehicle perception systems for themselves can not cover. We introduce an intelligent research infrastructure equipped with visual sensor technology, located at a public inner-city junction in Aschaffenburg, Germany. A multiple-view camera system monitors the traffic situation to perceive road users’ behavior. Both motorized and non-motorized traffic is considered. The system is used for research in data generation, evaluating new HAD sensors systems, algorithms, and Artificial Intelligence (AI) training strategies using real-, synthetic- and augmented data. In addition, the junction features a highly accurate digital twin. Real-world data can be taken into the digital twin for simulation purposes and synthetic data generation.
arxiv情報
著者 | Manuel Hetzel,Hannes Reichert,Konrad Doll,Bernhard Sick |
発行日 | 2023-07-12 14:04:12+00:00 |
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