Sichere Straßenüberquerung durch autonome Rollstühle: Ein neuer Datensatz und seine experimentelle Bewertung

Основні поняття

Ein multisensorischer Fusionsansatz zur Unterstützung von Straßenüberquerungsentscheidungen in einem System aus autonomem Rollstuhl und Drohne mit einem robusten Sensorsystem aus verschiedenen und redundanten Komponenten.

Анотація

In dieser Arbeit wird ein Szenario für die sichere Straßenüberquerung durch autonome Rollstühle (AW) unter Verwendung mehrerer Sensoren und ohne Unterstützung von Ampeln untersucht. Es wird ein multisensorischer Fusionsansatz für die laufzeitbasierte risikobasierte Entscheidungsunterstützung verwendet. Dazu werden im Labor Roboter mit künstlicher Vision und Abstandssensoren als Modelle für tatsächliche AWs und Drohnen eingesetzt, für die eine analytische Gefahrenfunktion auf der Grundlage physikalischer Überlegungen zur Laufzeitsicherheitsbewertung verwendet wird.
Die Hauptbeiträge der Arbeit sind:

Bereitstellung eines neuen Referenzszenarios für die Straßenüberquerung durch AWs sowie Hinweise und Details zur Laborexperimentierung und Leistungsbewertung.
Veröffentlichung eines spezifischen Datensatzes mit Daten, die von mehreren Sensoren aufgezeichnet wurden und für weitere Experimente und Leistungsbewertungen verwendet werden können.
Einführung eines Ansatzes für die Entscheidungsfindung bei der Straßenüberquerung auf der Grundlage einer analytischen und daher erklärbaren Gefahrenfunktion, die die Bedeutung der Hinderniserkennung mit mehreren Sensoren hervorhebt.
Präsentation der Ergebnisse einer vorläufigen experimentellen Bewertung, die die Vorteile der Verwendung verschiedener redundanter Sensoren demonstriert, die die Sicherheitszertifizierung in Kombination mit probabilistischen Sicherheitsmodellen unterstützen können.

Статистика

Die Entfernung des Hindernisses (Fahrzeugs) ist ein zentraler Indikator, auf den Fußgänger stark vertrauen.
Die Geschwindigkeit des Fahrzeugs wird durch visuelle Hinweise wie Änderungen in der scheinbaren Größe des Fahrzeugs und das Zeitintervall, das das Fahrzeug benötigt, um eine bestimmte Strecke auf der Straße zurückzulegen, eingeschätzt.
Die Beschleunigung des Fahrzeugs trägt ebenfalls zur Entscheidungsfindung bei, da sie signalisiert, wie schnell ein Fahrzeug den Standort des Fußgängers erreichen kann.

Цитати

"Sichere Straßenüberquerung ist ein entscheidendes Problem, das in Smart Cities angegangen werden muss."
"Alle diese technologischen Innovationen auf der Grundlage von KI und maschinellem Lernen bringen große Herausforderungen in Bezug auf die Vertrauenswürdigkeit mit sich, da die Transparenz begrenzt ist und Ausfälle möglicherweise fatale Folgen in sicherheitskritischen Systemen haben können."

Ключові висновки, отримані з

Safe Road-Crossing by Autonomous Wheelchairs

by Carl... о arxiv.org 03-15-2024

https://arxiv.org/pdf/2403.08984.pdf

Глибші Запити

Wie könnte die Gefahrenfunktion weiter verbessert werden, um die Unsicherheiten und Ungenauigkeiten der einzelnen Sensoren besser zu berücksichtigen?

Um die Unsicherheiten und Ungenauigkeiten der einzelnen Sensoren besser zu berücksichtigen und die Gefahrenfunktion weiter zu verbessern, könnten verschiedene Ansätze verfolgt werden:

Kalibrierung der Sensoren: Eine genaue Kalibrierung der Sensoren kann dazu beitragen, Ungenauigkeiten zu minimieren und die Genauigkeit der Messungen zu verbessern. Durch regelmäßige Kalibrierungen können Abweichungen korrigiert und die Zuverlässigkeit der Daten erhöht werden.

Fehlermodellierung: Die Integration von Fehlermodellen in die Gefahrenfunktion kann helfen, Unsicherheiten der Sensoren zu quantifizieren und in die Risikobewertung einzubeziehen. Durch die Berücksichtigung von Unsicherheiten können robustere Entscheidungen getroffen werden.

Fusion von Sensorinformationen: Eine weiterentwickelte Fusion von Informationen aus verschiedenen Sensoren kann dazu beitragen, Redundanzen zu nutzen und die Genauigkeit der Daten zu verbessern. Durch die Kombination von Daten aus mehreren Sensoren können Fehler und Ungenauigkeiten einzelner Sensoren ausgeglichen werden.

Adaptive Algorithmen: Die Implementierung von adaptiven Algorithmen, die sich an die sich ändernden Bedingungen und Unsicherheiten anpassen können, kann die Leistung der Gefahrenfunktion verbessern. Durch kontinuierliche Anpassungen an die Umgebung können robustere und zuverlässigere Entscheidungen getroffen werden.

Wie könnte der vorgestellte Ansatz erweitert werden, um mehrere Fahrzeuge oder Hindernisse aus verschiedenen Richtungen zu erkennen und zu verarbeiten?

Um den vorgestellten Ansatz zu erweitern und die Erkennung und Verarbeitung mehrerer Fahrzeuge oder Hindernisse aus verschiedenen Richtungen zu ermöglichen, könnten folgende Maßnahmen ergriffen werden:

Erweiterung der Sensorik: Die Integration zusätzlicher Sensoren, wie z.B. Radarsensoren oder Ultraschallsensoren, die eine 360-Grad-Abdeckung bieten, kann die Erfassung von Fahrzeugen oder Hindernissen aus verschiedenen Richtungen ermöglichen. Durch die Kombination verschiedener Sensoren können umfassendere Informationen über die Umgebung gesammelt werden.

Erweiterte Objekterkennung: Die Implementierung fortschrittlicherer Objekterkennungsalgorithmen, wie z.B. Deep Learning-Modelle, kann die Fähigkeit verbessern, mehrere Fahrzeuge oder Hindernisse gleichzeitig zu erkennen und zu verarbeiten. Durch die Nutzung von KI-Technologien können komplexe Szenarien besser bewältigt werden.

Kollisionsvermeidungsalgorithmen: Die Entwicklung von Kollisionsvermeidungsalgorithmen, die auf der Erkennung und Verarbeitung mehrerer Fahrzeuge basieren, kann dazu beitragen, sicherheitsrelevante Entscheidungen in Echtzeit zu treffen. Durch die Integration von prädiktiven Modellen können potenzielle Kollisionen frühzeitig erkannt und vermieden werden.

Welche zusätzlichen Informationsquellen, wie z.B. Infrastruktur-basierte Sensoren oder Kommunikation mit vernetzten Fahrzeugen, könnten in Zukunft in den Entscheidungsprozess einbezogen werden, um die Sicherheit weiter zu erhöhen?

Um die Sicherheit weiter zu erhöhen, könnten zusätzliche Informationsquellen in den Entscheidungsprozess einbezogen werden:

V2X-Kommunikation: Die Integration von Vehicle-to-Everything (V2X)-Kommunikationstechnologien kann es den Fahrzeugen ermöglichen, untereinander und mit der Infrastruktur zu kommunizieren. Durch den Austausch von Echtzeitdaten über Positionen, Geschwindigkeiten und Fahrtrichtungen können präventive Maßnahmen zur Vermeidung von Kollisionen getroffen werden.

Infrastruktur-basierte Sensoren: Die Nutzung von Infrastruktur-basierten Sensoren, wie z.B. Radarsensoren an Ampeln oder Straßenschildern, kann zusätzliche Informationen über den Verkehr und potenzielle Gefahrenquellen liefern. Durch die Integration dieser Sensoren in den Entscheidungsprozess können umfassendere Einblicke in die Verkehrssituation gewonnen werden.

Echtzeit-Verkehrsdaten: Die Einbindung von Echtzeit-Verkehrsdaten aus verschiedenen Quellen, wie z.B. Verkehrsüberwachungssystemen oder Navigationsservices, kann dazu beitragen, aktuelle Verkehrsbedingungen und potenzielle Risiken zu berücksichtigen. Durch die Analyse dieser Daten können präzisere und sicherere Entscheidungen getroffen werden.