Cooperative Perception of Connected Vehicles for Safety

69A3551747115/ Project 05-115In cooperative perception, reliably detecting surrounding objects and communicating the information between vehicles is necessary for safety. However, vehicle-to-vehicle transmission of huge datasets or images can be computationally expensive and often not feasible in real time. A robust approach to ensure cooperation involves relative pose estimation between two vehicles sharing a common field of view. Detecting the object and transferring its location information in real time is necessary when the object is not in the ego vehicle\u2019s field of view. In such scenarios, reliable and robust pose recovery of the object at each instant ensures the ego vehicle accurately estimates its trajectory. Once pose recovery is established, the object\u2019s location information can be obtained for future trajectory prediction. Deterministic predictions provide only point estimates of future states which is not trustworthy under dynamic traffic scenarios. Estimating the uncertainty associated with the predicted states with a certain level of confidence can lead to robust path planning. This study proposed quantifying this uncertainty during forecasting using stochastic approximation, which deterministic approaches fail to capture. The current method is simple and applies Bayesian approximation during inference to standard neural network architectures for estimating uncertainty. The predictions between the probabilistic neural network models were compared with the standard deterministic models. The results indicate that the mean predicted path of probabilistic models was closer to the ground truth when compared with the deterministic prediction. The study has been extended to multiple datasets, providing a comprehensive comparison for each model

Conditional Behavior Prediction of Interacting Agents on Map Graphs with Neural Networks

Solange Verkehrsteilnehmer ihre Manöverabsicht und ihre geplante Trajektorie automatischen Fahrzeugen nicht mitteilen können, ist eine Verhaltensvorhersage für alle beteiligten Verkehrsteilnehmer erforderlich. Mit einer solchen Vorhersage kann das Verhalten eines automatischen Fahrzeugs vorausschauend generiert und damit komfortabler und energieeffizienter gemacht werden, was den Verkehrsfluss verbessert. Es wird ein künstliches neuronales Netz für Graphen (GNN) vorgestellt, das verschiedene probabilistische Positionsvorhersagen für interagierende Agenten zur Analyse bereitstellt. Das vorliegende Anwendungsbeispiel ist die Verkehrssituationsanalyse für das automatische Fahren, für welches ein diskretisierter Vorhersagezeitraum von einigen Sekunden als relevant angesehen wird. Das GNN propagiert einen vollvernetzten, gerichteten Agentengraphen probabilistisch durch einen dünnvernetzten, gerichteten Kartengraphen. Merkmale des Agentengraphen, der aus Verkehrsteilnehmern und deren Beziehungen besteht, sowie Merkmale des Kartengraphen, der aus Fahrbahnstücken und deren geometrischer, sowie verkehrsregelbezogenen Verbindungen besteht, können für die Vorhersage verwertet werden. Das Modell prädiziert für jeden Agenten zu jedem Prädiktionszeitpunkt eine diskrete Aufenthaltswahrscheinlichkeitsverteilung über alle Fahrbahnstücke des Kartengraphen. Eine solche Prädiktion ist in der wissenschaftlichen Literatur zwar üblich, setzt aber für deren stochastische Interpretierbarkeit und damit Anwendbarkeit statistische Unabhängigkeit des zukünftigen Verhaltens der Verkehrsteilnehmer voraus. Da diese Annahme bei interagierenden Agenten als unzulässig erachtet wird, prädiziert das Modell darüber hinaus für alle Agentenpaare diskrete Verbundwahrscheinlichkeitsverteilungen. Aus diesen können bedingte Prädiktionen gegeben möglicher zukünftiger Positionen einer der beiden Agenten berechnet werden. In der Evaluierung werden gängige Metriken für den vorliegenden Fall angepasst und verschiedene Modellierungstiefen einander gegenübergestellt. Sowohl die individuelle Prädiktion als auch die bedingte Prädiktion werden erfolgreich auf Genauigkeit und statistischer Zuverlässigkeit untersucht

Conditional Behavior Prediction of Interacting Agents on Map Graphs with Neural Networks

Solange Verkehrsteilnehmer ihre Manöverabsicht und ihre geplante Trajektorie automatischen Fahrzeugen nicht mitteilen können, ist eine Verhaltensvorhersage für alle beteiligten Verkehrsteilnehmer erforderlich. Mit einer solchen Vorhersage kann das Verhalten eines automatischen Fahrzeugs vorausschauend generiert und damit komfortabler und energieeffizienter gemacht werden, was den Verkehrsfluss verbessert. Es wird ein künstliches neuronales Netz für Graphen (GNN) vorgestellt, das verschiedene probabilistische Positionsvorhersagen für interagierende Agenten zur Analyse bereitstellt. Das vorliegende Anwendungsbeispiel ist die Verkehrssituationsanalyse für das automatische Fahren, für welches ein diskretisierter Vorhersagezeitraum von einigen Sekunden als relevant angesehen wird. Das GNN propagiert einen vollvernetzten, gerichteten Agentengraphen probabilistisch durch einen dünnvernetzten, gerichteten Kartengraphen. Merkmale des Agentengraphen, der aus Verkehrsteilnehmern und deren Beziehungen besteht, sowie Merkmale des Kartengraphen, der aus Fahrbahnstücken und deren geometrischer, sowie verkehrsregelbezogenen Verbindungen besteht, können für die Vorhersage verwertet werden. Das Modell prädiziert für jeden Agenten zu jedem Prädiktionszeitpunkt eine diskrete Aufenthaltswahrscheinlichkeitsverteilung über alle Fahrbahnstücke des Kartengraphen. Eine solche Prädiktion ist in der wissenschaftlichen Literatur zwar üblich, setzt aber für deren stochastische Interpretierbarkeit und damit Anwendbarkeit statistische Unabhängigkeit des zukünftigen Verhaltens der Verkehrsteilnehmer voraus. Da diese Annahme bei interagierenden Agenten als unzulässig erachtet wird, prädiziert das Modell darüber hinaus für alle Agentenpaare diskrete Verbundwahrscheinlichkeitsverteilungen. Aus diesen können bedingte Prädiktionen gegeben möglicher zukünftiger Positionen einer der beiden Agenten berechnet werden. In der Evaluierung werden gängige Metriken für den vorliegenden Fall angepasst und verschiedene Modellierungstiefen einander gegenübergestellt. Sowohl die individuelle Prädiktion als auch die bedingte Prädiktion werden erfolgreich auf Genauigkeit und statistischer Zuverlässigkeit untersucht

Engage D5.6 Thematic challenge briefing notes (1st and 2nd releases)

Engage identified four thematic challenges to address research topics not contemporaneously (sufficiently) addressed by SESAR. This deliverable serves primarily as a record of the two sets of released thematic challenge briefing notes

Urban Street Networks and Sustainable Transportation

Urban street space is challenged with a variety of emerging usages and users, such as various vehicles with different speeds, passenger pick-up and drop-off by mobility services, increasing parking demand for a variety of private and shared vehicles, new powertrains (e.g., charging units), and new vehicles and services fueled by digitalization and vehicle automation. These new usages compete with established functions of streets such as providing space for mobility, social interactions, and cultural and recreational activities. The combination of these functions makes streets focal points of communities that do not only fulfill a functional role but also provide identity to cities. Streets are prominent parts of cities and are essential to sustainable transport plans. The main aim of the Street Networks and Sustainable Transportation collection is to focus on urban street networks and their effects on sustainable transportation. Accordingly, various street elements related to mobility, public transport, parking, design, and movement of people and goods at the street level can be included

SMART CITY MANAGEMENT USING MACHINE LEARNING TECHNIQUES

In response to the growing urban population, smart cities are designed to improve people\u27s quality of life by implementing cutting-edge technologies. The concept of a smart city refers to an effort to enhance a city\u27s residents\u27 economic and environmental well-being via implementing a centralized management system. With the use of sensors and actuators, smart cities can collect massive amounts of data, which can improve people\u27s quality of life and design cities\u27 services. Although smart cities contain vast amounts of data, only a percentage is used due to the noise and variety of the data sources. Information and communication technology (ICT) and the Internet of Things (IoT) play a far more prominent role in developing smart cities when it comes to making choices, designing policies, and executing different methods. Smart city applications have made great strides thanks to recent advances in artificial intelligence (AI), especially machine learning (ML) and deep learning (DL). The applications of ML and DL have significantly increased the accuracy aspect of decision-making in smart cities, especially in analyzing the captured data using IoT-based devices and sensors. Smart cities employ algorithms that use unlabeled and labeled data to manage resources and deliver individualized services effectively. It has instantaneous practical use in many crucial areas, including smart health, smart environment, smart transportation system, energy management, and smart water distribution system in a smart city. Hence, ML and DL have become hot research topics in AI techniques in recent years and are proving to be accurate optimization techniques in smart cities. In addition, artificial intelligence algorithms enable the processing massive datasets and identify patterns and characteristics that would otherwise go unnoticed. Despite these advantages, researchers\u27 skepticism of AI\u27s sometimes mysterious inner workings has prevented it from being widely used for smart cities. This thesis\u27s primary intent is to explore the value of employing diverse AI and ML techniques in developing smart city-centric domains and investigate the efficacy of these proposed approaches in four different aspects of the smart city such as smart energy, smart transportation system, smart water distribution system and smart environment. In addition, we use these machine learning approaches to make a data analytics and visualization unit module for the smart city testbed. Internet-of-Things-based machine learning approaches in diverse aspects have repeatedly demonstrated greater accuracy, sensitivity, cost-effectiveness, and productivity, used in the built-in Virginia Commonwealth University\u27s real-time testbed