PofoliaPofolia ile paylaşıldı

· 2018

highD Veri Seti: Almanya Otoyollarında Doğalcı Araç Yörüngelerinin Drone ile Elde Edilmiş Veri Seti, Yüksek Derecede Otomatik Sürüş Sistemlerinin Doğrulanması İçin

The highD Dataset: A Drone Dataset of Naturalistic Vehicle Trajectories on German Highways for Validation of Highly Automated Driving Systems

Robert Krajewski, Julian Bock, Laurent Kloeker, Lutz Eckstein

Kısa özet

Almanya otoyollarındaki doğalcı araç yörüngelerini kapsayan yeni, büyük ölçekli bir drone tabanlı veri seti olan highD, 16,5 saatlik ölçüm, 110.000 araç ve 5.600 tam şerit değiştirme içererek yüksek derecede otomatik sürüş sistemlerinin senaryo tabanlı güvenlik doğrulanmasını sağlıyor.

Yapay zekâ ile başlık ve abstract'tan üretildi; tam metin okunmaz.

Ana noktalar

  • Almanya otoyollarında dronlar aracılığıyla toplanan highD veri setini tanıtıyor.
  • Veri seti altı konumdan 16,5 saatlik ölçüm içeriyor.
  • 110.000 araç, 45.000 km sürüş mesafesi ve 5.600 tam şerit değiştirme kaydı bulunuyor.
  • Yüksek derecede otomatik sürüş sistemlerinin senaryo tabanlı güvenlik doğrulaması için tasarlandı.

Yapay zekâ ile başlık ve abstract'tan üretildi; tam metin okunmaz.

Özet (abstract)

Scenario-based testing for the safety validation of highly automated vehicles is a promising approach that is being examined in research and industry. This approach heavily relies on data from real-world scenarios to derive the necessary scenario information for testing. Measurement data should be collected at a reasonable effort, contain naturalistic behavior of road users and include all data relevant for a description of the identified scenarios in sufficient quality. However, the current measurement methods fail to meet at least one of the requirements. Thus, we propose a novel method to measure data from an aerial perspective for scenario-based validation fulfilling the mentioned requirements. Furthermore, we provide a large-scale naturalistic vehicle trajectory dataset from German highways called highD. We evaluate the data in terms of quantity, variety and contained scenarios. Our dataset consists of 16.5 hours of measurements from six locations with 110 000 vehicles, a total driven distance of 45 000 km and 5600 recorded complete lane changes. The highD dataset is available online at: http://www.highD-dataset.com.

Yazarların özeti; kaynağından alınmıştır., 2018 · DOI ↗

ÇıkarımlarPremium
Makaleye SorÜcretsiz hesapla

Ücretsiz hesapla devam et

Makaleye Sor ile bu makaleye günde 3 soru ücretsiz; makaleyi kaydet, kaynakçasını al, ilgi alanına göre her gün yeni özetler. Çıkarımlar Premium.

Web'de ücretsiz devam et

Google ya da Apple hesabınla giriş; kart istemez. Bu makaleye geri dönersin.

Telefonda:

Alan: Otomotiv Mühendisliği

Automotive EngineeringEngineering