Multi-Parameter Estimation of Average Speed in Road Networks Using Fuzzy Control

Average speed is crucial for calculating link travel time to find the fastest path in a road network. However, readily available data sources like OpenStreetMap (OSM) often lack information about the average speed of a road. However, OSM contains other road information which enables an estimation of average speed in rural regions. In this paper, we develop a Fuzzy Framework for Speed Estimation (Fuzzy-FSE) that employs fuzzy control to estimate average speed based on the parameters road class, road slope, road surface and link length. The OSM road network and, optionally, a digital elevation model (DEM) serve as free-to-use and worldwide available input data. The Fuzzy-FSE consists of two parts: (a) a rule and knowledge base which decides on the output membership functions and (b) multiple Fuzzy Control Systems which calculate the output average speeds. The Fuzzy-FSE is applied exemplary and evaluated for the BioBío and Maule region in central Chile and for the north of New South Wales in Australia. Results demonstrate that, even using only OSM data, the Fuzzy-FSE performs better than existing methods such as fixed speed profiles. Compared to these methods, the Fuzzy-FSE improves the speed estimation between 2% to 12%. In future work, we will investigate the potential of data-driven machine learning methods to estimate average speed. The applied datasets and the source code of the Fuzzy-FSE are available via GitHu

Enhancing OpenStreetMap for the Assessment of Critical Road Infrastructure in a Disaster Context

Die Häufigkeit von Naturkatastrophen nimmt weltweit zu, was zu immensen Schäden an kritischer Straßeninfrastruktur und deren Funktionalität führen kann. Daher ist es von entscheidender Bedeutung, die Funktionalität kritischer Straßeninfrastruktur vor, während und nach einer Katastrophe zu beurteilen. Dazu werden globale Straßendaten benötigt, die für die Routenplanung nutzbar sind. OpenStreetMap (OSM) stellt globale Straßennetzdaten zur Verfügung, die kostenlos und frei zugänglich sind. Allerdings ist die Verwendung der OSM Straßendaten für Routenplanungsanwendungen oft eine Herausforderung. Das übergeordnete Ziel dieser Arbeit ist die Entwicklung eines generischen, mehrskaligen Konzepts zur Analyse kritischer Straßeninfrastrukturen im Kontext von Naturgefahren unter Verwendung von OSM Daten. Dafür werden zwei aufeinander folgende Forschungsziele aufgestellt: (i) die Verbesserung der Routingfähigkeit von OSM Daten und (ii) die Bewertung kritischer Straßeninfrastruktur im Kontext von Naturgefahren. Daraus resultiert die Gliederung dieser Arbeit in zwei Hauptteile, die jeweils den Forschungszielen entsprechen. Im ersten Teil dieser Arbeit wird die Nutzbarkeit von OSM Daten für Routing Anwendungen verbessert. Zunächst wird dafür die Qualität des OSM Straßennetzwerks im Detail analysiert. Dabei werden zwei große Herausforderungen im Bereich der Anwendbarkeit von OSM Daten für die Routenplanung identifiziert: fehlende Geschwindigkeitsangaben und Fehler in der Straßenklassifizierung. Um die erste Herausforderung zu bewältigen, wird ein FuzzyFramework zur Geschwindigkeitsschätzung (Fuzzy-FSE) entwickelt, welches eine Fuzzy Regelung zur Schätzung der Durchschnittsgeschwindigkeit einsetzt. Diese Fuzzy Regelung basiert auf den Parametern Straßenklasse, Straßenneigung, Straßenoberfläche und Straßenlänge einsetzt. Das Fuzzy-FSE besteht aus zwei Teilen: einer Regel- und Wissensbasis, die über die Zugehörigkeitsfunktionen für den Ausgangsparameter Geschwindigkeit entscheidet, und mehrere Fuzzy-Regelsysteme, welche die resultierende Durchschnittsgeschwindigkeit berechnen. Die Ergebnisse zeigen, dass das Fuzzy-FSE auch bei ausschließlicher Verwendung von OSM Daten eine bessere Leistung erbringt als bestehende Methoden. Die Herausforderung der fehlerhaften Straßenklassifizierung wird durch die Entwicklung eines neuartigen Ansatzes zur Erkennung von Klassifizierungfehlern in OSM angegangen. Dabei wird sowohl nach nicht verbundenen Netzwerkteilen als auch nach Lücken im Straßennetzwerk gesucht. Verschiedene Parameter werden in einem Bewertungssystem kombiniert, um eine Fehlerwahrscheinlichkeit zu erhalten. Auf Basis der Fehlerwahrscheinlichkeit kann ein menschlicher Nutzer diese Fehler überprüfen und korrigieren. Die Ergebnisse deuten einerseits darauf hin, dass an Lücken mehr Klassifizierungsfehler gefunden werden als an nicht verbundenen Netzwerkteilen. Andererseits zeigen sie, dass das entwickelte Bewertungssystem bei einer benutzergesteuerten Suche nach Lücken zu einem schnellen Aufdecken von Klassifizierungsfehlern verwendet werden kann. Aus dem ersten Teil dieser Arbeit ergibt sich somit ein erweiterter OSM Datensatz mit verbesserter Routingfähigkeit. Im zweiten Teil dieser Arbeit werden die erweiterten OSM Daten zur Bewertung der kritischen Straßeninfrastruktur im Katastrophenkontext verwendet. Dazu wird der zweite Teil des generischen, mehrskaligen Konzepts entwickelt, das aus mehreren, miteinander verbundenen Modulen besteht. Ein Modul implementiert zwei Erreichbarkeitsindizes, welche verschiedene Aspekte der Erreichbarkeit im Straßennetzwerk hervorheben. In einem weiteren Modul wird ein grundlegendes Modell der Verkehrsnachfrage entwickelt, welches den täglichen interstädtischen Verkehr ausschließlich auf der Grundlage von OSM Daten schätzt. Ein drittes Modul verwendet die oben beschriebenen Module zur Schätzung verschiedener Arten von Auswirkungen von Naturkatastrophen auf das Straßennetzwerk. Schließlich wird in einem vierten Modul die Vulnerabilität des Straßennetzes gegenüber weiteren Schäden bei Langzeitkatastrophen analysiert. Das generische Konzept mit allen Modulen wird exemplarisch in zwei verschiedenen Regionen für zwei Waldbrandszenarien angewendet. Die Ergebnisse der Fallstudien zeigen, dass das Konzept ein wertvolles, flexibles und global anwendbares Instrument für Regionalplaner und Katastrophenmanagement darstellt, das länder- bzw. regionenspezifische Anpassungen ermöglicht und gleichzeitig wenig Daten benötigt

Computational intelligence approaches to robotics, automation, and control [Volume guest editors]

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Quality of Information in Mobile Crowdsensing: Survey and Research Challenges

Smartphones have become the most pervasive devices in people's lives, and are clearly transforming the way we live and perceive technology. Today's smartphones benefit from almost ubiquitous Internet connectivity and come equipped with a plethora of inexpensive yet powerful embedded sensors, such as accelerometer, gyroscope, microphone, and camera. This unique combination has enabled revolutionary applications based on the mobile crowdsensing paradigm, such as real-time road traffic monitoring, air and noise pollution, crime control, and wildlife monitoring, just to name a few. Differently from prior sensing paradigms, humans are now the primary actors of the sensing process, since they become fundamental in retrieving reliable and up-to-date information about the event being monitored. As humans may behave unreliably or maliciously, assessing and guaranteeing Quality of Information (QoI) becomes more important than ever. In this paper, we provide a new framework for defining and enforcing the QoI in mobile crowdsensing, and analyze in depth the current state-of-the-art on the topic. We also outline novel research challenges, along with possible directions of future work.Comment: To appear in ACM Transactions on Sensor Networks (TOSN