Development and evaluation of low cost 2-d lidar based traffic data collection methods

Traffic data collection is one of the essential components of a transportation planning exercise. Granular traffic data such as volume count, vehicle classification, speed measurement, and occupancy, allows managing transportation systems more effectively. For effective traffic operation and management, authorities require deploying many sensors across the network. Moreover, the ascending efforts to achieve smart transportation aspects put immense pressure on planning authorities to deploy more sensors to cover an extensive network. This research focuses on the development and evaluation of inexpensive data collection methodology by using two-dimensional (2-D) Light Detection and Ranging (LiDAR) technology. LiDAR is adopted since it is economical and easily accessible technology. Moreover, its 360-degree visibility and accurate distance information make it more reliable. To collect traffic count data, the proposed method integrates a Continuous Wavelet Transform (CWT), and Support Vector Machine (SVM) into a single framework. Proof-of-Concept (POC) test is conducted in three different places in Newark, New Jersey to examine the performance of the proposed method. The POC test results demonstrate that the proposed method achieves acceptable performances, resulting in 83% ~ 94% accuracy. It is discovered that the proposed method\u27s accuracy is affected by the color of the exterior surface of a vehicle since some colored surfaces do not produce enough reflective rays. It is noticed that the blue and black colors are less reflective, while white-colored surfaces produce high reflective rays. A methodology is proposed that comprises K-means clustering, inverse sensor model, and Kalman filter to obtain trajectories of the vehicles at the intersections. The primary purpose of vehicle detection and tracking is to obtain the turning movement counts at an intersection. A K-means clustering is an unsupervised machine learning technique that clusters the data into different groups by analyzing the smallest mean of a data point from the centroid. The ultimate objective of applying K-mean clustering is to identify the difference between pedestrians and vehicles. An inverse sensor model is a state model of occupancy grid mapping that localizes the detected vehicles on the grid map. A constant velocity model based Kalman filter is defined to track the trajectory of the vehicles. The data are collected from two intersections located in Newark, New Jersey, to study the accuracy of the proposed method. The results show that the proposed method has an average accuracy of 83.75%. Furthermore, the obtained R-squared value for localization of the vehicles on the grid map is ranging between 0.87 to 0.89. Furthermore, a primary cost comparison is made to study the cost efficiency of the developed methodology. The cost comparison shows that the proposed methodology based on 2-D LiDAR technology can achieve acceptable accuracy at a low price and be considered a smart city concept to conduct extensive scale data collection

Intelligent Transportation Related Complex Systems and Sensors

Building around innovative services related to different modes of transport and traffic management, intelligent transport systems (ITS) are being widely adopted worldwide to improve the efficiency and safety of the transportation system. They enable users to be better informed and make safer, more coordinated, and smarter decisions on the use of transport networks. Current ITSs are complex systems, made up of several components/sub-systems characterized by time-dependent interactions among themselves. Some examples of these transportation-related complex systems include: road traffic sensors, autonomous/automated cars, smart cities, smart sensors, virtual sensors, traffic control systems, smart roads, logistics systems, smart mobility systems, and many others that are emerging from niche areas. The efficient operation of these complex systems requires: i) efficient solutions to the issues of sensors/actuators used to capture and control the physical parameters of these systems, as well as the quality of data collected from these systems; ii) tackling complexities using simulations and analytical modelling techniques; and iii) applying optimization techniques to improve the performance of these systems. It includes twenty-four papers, which cover scientific concepts, frameworks, architectures and various other ideas on analytics, trends and applications of transportation-related data

The Development of the Digital Twin Platform for Smart Mobility Systems With High-Resolution 3D Data

69A3551847102This project develops the main modules and algorithm models for the digital twin platform for a smart mobility testing ground currently under construction. LiDAR (Line Detection And Ranging)-sensor-based object detection and 3D infrastructure modeling modules are developed and tested in the project. The developed digital twin model is pilot tested to conduct near-miss analysis at the intersections of the DataCity Smart Mobility Testing Ground in New Brunswick, NJ

Advanced traffic video analytics for robust traffic accident detection

Automatic traffic accident detection is an important task in traffic video analysis due to its key applications in developing intelligent transportation systems. Reducing the time delay between the occurrence of an accident and the dispatch of the first responders to the scene may help lower the mortality rate and save lives. Since 1980, many approaches have been presented for the automatic detection of incidents in traffic videos. In this dissertation, some challenging problems for accident detection in traffic videos are discussed and a new framework is presented in order to automatically detect single-vehicle and intersection traffic accidents in real-time. First, a new foreground detection method is applied in order to detect the moving vehicles and subtract the ever-changing background in the traffic video frames captured by static or non-stationary cameras. For the traffic videos captured during day-time, the cast shadows degrade the performance of the foreground detection and road segmentation. A novel cast shadow detection method is therefore presented to detect and remove the shadows cast by moving vehicles and also the shadows cast by static objects on the road. Second, a new method is presented to detect the region of interest (ROI), which applies the location of the moving vehicles and the initial road samples and extracts the discriminating features to segment the road region. After detecting the ROI, the moving direction of the traffic is estimated based on the rationale that the crashed vehicles often make rapid change of direction. Lastly, single-vehicle traffic accidents and trajectory conflicts are detected using the first-order logic decision-making system. The experimental results using publicly available videos and a dataset provided by the New Jersey Department of Transportation (NJDOT) demonstrate the feasibility of the proposed methods. Additionally, the main challenges and future directions are discussed regarding (i) improving the performance of the foreground segmentation, (ii) reducing the computational complexity, and (iii) detecting other types of traffic accidents

Deep learning-based framework for traffic estimation for the MLK Smart Corridor in downtown Chattanooga, TN

In this Thesis we introduced a deep learning-based framework for vehicles detection, tracking, movement direction identification, and speed estimation. We chose YOLOv7 for objects detection given its ability to run up to 160 fps. We trained YOLOv7 to detect and classify vehicles into four classes with a reported mean average precision of 0.69. For re-identification, we refined the DeepSort tracker, a tracking-by-detection model. We incorporated a Siamese network in place of its default feature extractor. Both models were trained on the UA-DETRAC dataset, tested on KITTI, revealing a 71\% reduction in the IDSW rate with our revision. Movement direction classification, an offline system component, utilized a similarity-based trajectory method with specific spatial constraints. Finally we combined image perspective transformation with objects scaling to estimate speed with an error of 0.516 mph. Our comprehensive framework offers potential in applications like travel time estimation and benchmarking speed data

Predictive Techniques for Scene Understanding by using Deep Learning in Autonomous Driving

La conducción autónoma es considerada uno de los más grandes retos tecnológicos de la actualidad. Cuando los coches autónomos conquisten nuestras carreteras, los accidentes se reducirán notablemente, hasta casi desaparecer, ya que la tecnología estará testada y no incumplirá las normas de conducción, entre otros beneficios sociales y económicos. Uno de los aspectos más críticos a la hora de desarrollar un vehículo autónomo es percibir y entender la escena que le rodea. Esta tarea debe ser tan precisa y eficiente como sea posible para posteriormente predecir el futuro de esta misma y ayudar a la toma de decisiones. De esta forma, las acciones tomadas por el vehículo garantizarán tanto la seguridad del vehículo en sí mismo y sus ocupantes, como la de los obstáculos circundantes, tales como viandantes, otros vehículos o infraestructura de la carretera. En ese sentido, esta tesis doctoral se centra en el estudio y desarrollo de distintas técnicas predictivas para el entendimiento de la escena en el contexto de la conducción autónoma. Durante la tesis, se observa una incorporación progresiva de técnicas de aprendizaje profundo en los distintos algoritmos propuestos para mejorar el razonamiento sobre qué está ocurriendo en el escenario de tráfico, así como para modelar las complejas interacciones entre la información social (distintos participantes o agentes del escenario, tales como vehículos, ciclistas o peatones) y física (es decir, la información geométrica, semántica y topológica del mapa de alta definición) presente en la escena. La capa de percepción de un vehículo autónomo se divide modularmente en tres etapas: Detección, Seguimiento (Tracking), y Predicción. Para iniciar el estudio de las etapas de seguimiento y predicción, se propone un algoritmo de Multi-Object Tracking basado en técnicas clásicas de estimación de movimiento y asociación validado en el dataset KITTI, el cual obtiene métricas del estado del arte. Por otra parte, se propone el uso de un filtro inteligente basado en información contextual de mapa, cuyo objetivo es monitorizar los agentes más relevantes de la escena en el tiempo, representando estos agentes filtrados la entrada preliminar para realizar predicciones unimodales basadas en un modelo cinemático. Para validar esta propuesta de filtro inteligente se usa CARLA (CAR Learning to Act), uno de los simuladores hiperrealistas para conducción autónoma más prometedores en la actualidad, comprobando cómo al usar información contextual de mapa se puede reducir notablemente el tiempo de inferencia de un algoritmo de tracking y predicción basados en métodos físicos, prestando atención a los agentes realmente relevantes del escenario de tráfico. Tras observar las limitaciones de un modelo de predicción basado en cinemática para la predicción a largo plazo de un agente, los distintos algoritmos de la tesis se centran en el módulo de predicción, usando los datasets Argoverse 1 y Argoverse 2, donde se asume que los agentes proporcionados en cada escenario de tráfico ya están monitorizados durante un cierto número de observaciones. En primer lugar, se introduce un modelo basado en redes neuronales recurrentes (particularmente redes LSTM, Long-Short Term Memory) y mecanismo de atención para codificar las trayectorias pasadas de los agentes, y una representación simplificada del mapa en forma de posiciones finales potenciales en la carretera para calcular las trayectorias futuras unimodales, todo envuelto en un marco GAN (Generative Adversarial Network), obteniendo métricas similares al estado del arte en el caso unimodal. Una vez validado el modelo anterior en Argoverse 1, se proponen distintos modelos base (sólo social, incorporando mapa, y una mejora final basada en Transformer encoder, redes convolucionales 1D y mecanismo de atención cruzada para la fusión de características) precisos y eficientes basados en el modelo de predicción anterior, introduciendo dos nuevos conceptos. Por un lado, el uso de redes neuronales gráficas (particularmente GCN, Graph Convolutional Network) para codificar de una forma potente las interacciones de los agentes. Por otro lado, se propone el preprocesamiento de trayectorias preliminares a partir de un mapa con un método heurístico. Gracias a estas entradas y una arquitectura más potente de codificación, los modelos base serán capaces de predecir distintas trayectorias futuras multimodales, es decir, cubriendo distintos posibles futuros para el agente de interés. Los modelos base propuestos obtienen métricas de regresión del estado del arte tanto en el caso multimodal como unimodal manteniendo un claro compromiso de eficiencia con respecto a otras propuestas. El modelo final de la tesis, inspirado en los modelos anteriores y validado en el más reciente dataset para algoritmos de predicción en conducción autónoma (Argoverse 2), introduce varias mejoras para entender mejor el escenario de tráfico y decodificar la información de una forma precisa y eficiente. Se propone incorporar información topológica y semántica de los carriles futuros preliminares con el método heurístico antes mencionado, codificación de mapa basada en aprendizaje profundo con redes GCN, ciclo de fusión de características físicas y sociales, estimación de posiciones finales en la carretera y agregación de su entorno circundante con aprendizaje profundo y finalmente módulo de refinado para mejorar la calidad de las predicciones multimodales finales de un modo elegante y eficiente. Comparado con el estado del arte, nuestro método logra métricas de predicción a la par con los métodos mejor posicionados en el Leaderboard de Argoverse 2, reduciendo de forma notable el número de parámetros y operaciones de coma flotante por segundo. Por último, el modelo final de la tesis ha sido validado en simulación en distintas aplicaciones de conducción autónoma. En primer lugar, se integra el modelo para proporcionar predicciones a un algoritmo de toma de decisiones basado en aprendizaje por refuerzo en el simulador SMARTS (Scalable Multi-Agent Reinforcement Learning Training School), observando en los estudios como el vehículo es capaz de tomar mejores decisiones si conoce el comportamiento futuro de la escena y no solo el estado actual o pasado de esta misma. En segundo lugar, se ha realizado un estudio de adaptación de dominio exitoso en el simulador hiperrealista CARLA en distintos escenarios desafiantes donde el entendimiento de la escena y predicción del entorno son muy necesarios, como una autopista o rotonda con gran densidad de tráfico o la aparición de un usuario vulnerable de la carretera de forma repentina. En ese sentido, el modelo de predicción ha sido integrado junto con el resto de capas de la arquitectura de navegación autónoma del grupo de investigación donde se desarrolla la tesis como paso previo a su implementación en un vehículo autónomo real

Mobility and Aging: Older Drivers’ Visual Searching, Lane Keeping and Coordination

This thesis examined older drivers’ mobility and behaviour through comprehensive measurements of driver-vehicle-environment interaction and investigated the associations between driving behaviour and cognitive functions. Data were collected and analysed for 50 older drivers using eye tracking, GNSS tracking, and GIS. Results showed that poor selective attention, spatial ability and executive function in older drivers adversely affect lane keeping, visual search and coordination. Visual-motor coordination measure is sensitive and effective for driving assessment in older drivers