- Electronics and Electric Drives
- Intelligent Mobility
- Artificial Intelligence and Data Science
- Intelligent Sensors and Signals
Ziele
Das Ziel dieses Projekts liegt darin, die Auswirkungen auf die Genauigkeit der Objekterkennung bei schlechtem Wetter, aber auch den Einfluss auf die Genauigkeit unter verschiedenen Wetterbedingungen und unterschiedlichen Objekten analysieren (Bus, LKW, Auto, Person).
Methode
Durch das Zählen der Fahrzeuge durch Objektlokalisierung auf einem bestimmten Straßenabschnitten, Generieren von Datensätze der gezählten Fahrzeuge und anschließendem Analysieren der Daten, können Trends für mögliche Staus vorhergesagt werden. Die Ergebnisse der simulierten Daten werden abschließend mit realen Verkehrsdaten überprüft.
Hintergrund
Innerhalb der Simulation kann der Einfluss des Wetters auf das Fahren kontrolliert und der Grad der Sichtbarkeit festlegt werden, indem die Dichte der einzelnen Wetterbedingungen (Wolken, Nebel, Regen, Schnee usw.) vorab definiert wird. Die sogenannte Carla-Simulation erstellt in den Datensätzen automatisch die entsprechenden Kriterien für die Lokalisierung von Objekten (Fahrzeuge, Fußgänger, Fahrräder). Um die Qualität der Informationen zu verbessern, werden die Datensätze mit anderen Sensoren wie Lidar- und dynamischen Vision-Sensoren unter Verwendung der Carla-Simulation abgeglichen.
