Fusion von Unfallszenarien für die Repräsentativitätsüberprüfung eines Testszenarienkataloges zur Absicherung automatisierter Fahrfunktionen

Gegenstand dieser Arbeit ist die Bewertung und Durchführung der Fusion von zwei Datensätzen, die auf Basis der Statistik der Straßenverkehrsunfälle des statistischen Bundesamtes konstruiert werden. Für die Fusionierung wird die Methode der statistischen Datenfusion angewendet. Die zu fusionierenden Datensätze werden auf die Ausgangslage der Datenfusion und Unfalldatenbanken angepasst. Anhand der Zusammenhangsstärke und Verteilung werden die passenden Variablen, die für die Datenfusion verwendet werden können, identifiziert und ausgewählt. Für die Datenfusion werden verschiedene nichtparametrische Verfahren unter der bedingten Unabhängigkeitsannahme (Distanz-Hot-Deck, Random-Hot-Deck) und unter der Beibehaltung der Unsicherheit (Imprecise Imputation) durchgeführt. Zusätzlich werden Qualitätsstufen mit einbezogen, um die Auswirkung von veränderten Variablen auszuwerten. Dabei zeigt sich, dass die Datenfusion unter der bedingten Unabhängigkeit allgemein eine unsichere Methode ist, die jedoch unter Umständen für bivariate Analysen vielversprechende Ergebnisse erzielen kann.:1. Einleitung 2. Grundlagen 3. Aufbau der simulierten Datensätze 4. Datenfusion 5. Ergebnisse 6. Zusammenfassung und Ausblic

Fusion von Unfallszenarien für die Repräsentativitätsüberprüfung eines Testszenarienkataloges zur Absicherung automatisierter Fahrfunktionen

Gegenstand dieser Arbeit ist die Bewertung und Durchführung der Fusion von zwei Datensätzen, die auf Basis der Statistik der Straßenverkehrsunfälle des statistischen Bundesamtes konstruiert werden. Für die Fusionierung wird die Methode der statistischen Datenfusion angewendet. Die zu fusionierenden Datensätze werden auf die Ausgangslage der Datenfusion und Unfalldatenbanken angepasst. Anhand der Zusammenhangsstärke und Verteilung werden die passenden Variablen, die für die Datenfusion verwendet werden können, identifiziert und ausgewählt. Für die Datenfusion werden verschiedene nichtparametrische Verfahren unter der bedingten Unabhängigkeitsannahme (Distanz-Hot-Deck, Random-Hot-Deck) und unter der Beibehaltung der Unsicherheit (Imprecise Imputation) durchgeführt. Zusätzlich werden Qualitätsstufen mit einbezogen, um die Auswirkung von veränderten Variablen auszuwerten. Dabei zeigt sich, dass die Datenfusion unter der bedingten Unabhängigkeit allgemein eine unsichere Methode ist, die jedoch unter Umständen für bivariate Analysen vielversprechende Ergebnisse erzielen kann.:1. Einleitung 2. Grundlagen 3. Aufbau der simulierten Datensätze 4. Datenfusion 5. Ergebnisse 6. Zusammenfassung und Ausblic

Fusion von Unfallszenarien für die Repräsentativitätsüberprüfung eines Testszenarienkataloges zur Absicherung automatisierter Fahrfunktionen

Gegenstand dieser Arbeit ist die Bewertung und Durchführung der Fusion von zwei Datensätzen, die auf Basis der Statistik der Straßenverkehrsunfälle des statistischen Bundesamtes konstruiert werden. Für die Fusionierung wird die Methode der statistischen Datenfusion angewendet. Die zu fusionierenden Datensätze werden auf die Ausgangslage der Datenfusion und Unfalldatenbanken angepasst. Anhand der Zusammenhangsstärke und Verteilung werden die passenden Variablen, die für die Datenfusion verwendet werden können, identifiziert und ausgewählt. Für die Datenfusion werden verschiedene nichtparametrische Verfahren unter der bedingten Unabhängigkeitsannahme (Distanz-Hot-Deck, Random-Hot-Deck) und unter der Beibehaltung der Unsicherheit (Imprecise Imputation) durchgeführt. Zusätzlich werden Qualitätsstufen mit einbezogen, um die Auswirkung von veränderten Variablen auszuwerten. Dabei zeigt sich, dass die Datenfusion unter der bedingten Unabhängigkeit allgemein eine unsichere Methode ist, die jedoch unter Umständen für bivariate Analysen vielversprechende Ergebnisse erzielen kann.:1. Einleitung 2. Grundlagen 3. Aufbau der simulierten Datensätze 4. Datenfusion 5. Ergebnisse 6. Zusammenfassung und Ausblic

Use Information You Have Never Observed Together: Data Fusion as a Major Step Towards Realistic Test Scenarios

Scenario-based testing is a major pillar in the development and effectiveness assessment of automated driving systems. Thereby, test scenarios address different information layers and situations (normal driving, critical situations and accidents) by using different databases. However, the systematic combination of accident and / or normal driving databases into new synthetic databases can help to obtain scenarios that are as realistic as possible. This paper shows how statistical matching (SM) can be applied to fuse different categorical accident and traffic observation databases. Hereby, the fusion is demonstrated in two use cases, each featuring several fusion methods. In use case 1, a synthetic database was generated out of two accident data samples, whereby 78.7% of the original values could be estimated correctly by a random forest classifier. The same fusion using distance-hot-deck reproduced only 67% of the original values, but better preserved the marginal distributions. A real-world application is illustrated in use case 2, where accident data was fused with over 23,000 car trajectories at one intersection in Germany. We could show that SM is applicable to fuse categorical traffic databases. In future research, the combination of hotdeck- methods and machine learning classifiers needs to be further investigated