Driving Manoeuvre Recognition > 11. April 2023 > Folie 1Institut für Verkehrsführung und Fahrzeugsteuerung > Technologien aus Luft- und Raumfahrt für Straße und Schiene

Driving Manoeuvre Recognition

Arati Gerdes

Driving Manoeuvre Recognition > 11. April 2023 > Folie 2Institut für Verkehrsführung und Fahrzeugsteuerung > Technologien aus Luft- und Raumfahrt für Straße und Schiene

Overview

Why Manoeuvre Recognition

ViewCar and Sensors

Challenges

Probabilistic Model

Results

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Why Manoeuvre Recognition

ViewCar and Sensors

Challenges

Probabilistic Model

Results

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Augmented Cognition

Drivers today can be swamped with information from the automobile.

Monitoring driver activity enables systems to determine when a driver should not be interrupted.

Drivers can focus on driving and receive information as needed.

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Challenges

Probabilistic Model

Results

ViewCar and Sensors

Why Manoeuvre Recognition

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The ViewCar and its Sensors

The ViewCarCAN Bus DataPositioning SystemLaser scannerLane detectionGaze detectionCameras

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Probabilistic Model

Results

Why Manoeuvre Recognition

Challenges

ViewCar and Sensors

Uncertainty in Sensor Data

Variations in Driving Patterns

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Challenges

Results

Why Manoeuvre Recognition

ViewCar and Sensors

Probabilistic Model

Merge left

FALSE

Merge left

TRUE

Indicator OFF

0.9 0.2

Indicator ON

0.1 0.8

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Probabilistic Inference using Bayesian Networks

Solid, theoretical framework of Probability Theory

Derivation of inferences from uncertain evidence

Directed Acyclic Graph

Nodes represent variables of interest

Edges represent dependencies

Strengths of the dependencies are described by local conditional probability tables

Supports bidirectional inference

Merge Left

Indicator Steering

Merge left

FALSE

Merge left

TRUE

Indicator OFF

0.9 0.2

Indicator ON

0.1 0.8

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Probabilistic Model

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Probabilistic Model

Steering AngleIndicator SpeedAcceleration

Manoeuvre Decision

Stay Safe

Reach Destination

Follow Traffic rules

Optimise Speed

Maintain Inertia

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Prototype System

Manoeuvres selected

Preliminary evaluation with ViewCar drives in the Braunschweig area

Stopped

Follow Road

Follow Car

Turn Left

Turn Right

Merge Left

Merge Right

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Challenges

Why Manoeuvre Recognition

ViewCar and Sensors

Probabilistic Model

Results

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Experimental Results

A Prototype System was built and tested with data from the ViewCar

32 Minutes, 135 Maneuvers

Recognition confidence threshold set to 70%

132 of the maneuvers (~97.7%) were recognized by the system

The correct maneuver was recognized during approximately 86.5% of the drive duration

A false maneuver was recognized during approximately 12.7% of the drive duration.

An unrecognized maneuver was returned during approximately 0.8% of the drive duration.

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Results for Individual Manoeuvres

Maneuver Duration correct (%)

Stopped -

Follow Road 87.88

Follow Car 80.45

Turn Left 98.45

Turn Right 69.38

Merge Left 92.58

Merge Right 95.97

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