TU Darmstadt / ULB / TUprints

Dynamic Maps for Highly Automated Driving - Generation, Distribution and Provision

Jomrich, Florian (2020):
Dynamic Maps for Highly Automated Driving - Generation, Distribution and Provision.
Darmstadt, Technische Universität,
DOI: 10.25534/tuprints-00009702,
[Ph.D. Thesis]

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Item Type: Ph.D. Thesis
Title: Dynamic Maps for Highly Automated Driving - Generation, Distribution and Provision
Language: English
Abstract:

With an ever-increasing number of vehicles roaming the streets and a general intensification of ongoing daily traffic the current vehicular safety systems are not able to reduce the number of traffic accidents further.

As the majority of severe or deadly traffic accidents nowadays is caused by human error, car manufacturers and researchers alike focus on the self-driving vehicle as a promising solution to this problem, as a machine is unaffected from human conditions such as tiredness or drunk driving.

To enhance the overall achievable driving safety and comfort the self-driving vehicles rely on an additional map database, besides the hardware sensor system installed onboard.

The so-called High Definition Map (HD Map), a highly precise virtual model of the actual real-world provides detailed information about the ongoing traffic situation ahead of the car's sensor ranges. Otherwise critical traffic situations can be resolved by this a priori knowledge and if necessary, a handover of the driving control back to a human driver can be triggered.

The maintenance of the HD Map is a major challenge, as due to the importance of the map for the self-driving vehicle map updates have to be realized in much shorter time (minutes instead of months) compared to established concepts common for human-oriented digital navigation maps.

This thesis provides contributions in the areas of Distribution, Generation and Provision of such map updates, as the key communication challenges of the maintenance procedure.

Our first contribution is the development, implementation and evaluation of a protocol that realizes the context-specific distribution of partial and incremental map updates. The protocol has been designed with the prerequisites and requirements of a self-driving vehicle in mind. To achieve the efficient dissemination of updates to all cars the protocol relies on infrastructure-based (cellular) and ad hoc communication (WLAN) between the vehicles. The performance of the protocol is evaluated based on realistic traffic simulations and actual map content.

As our second contribution, we develop and implement an algorithm that detects changes in the road infrastructure (e.g. induced by construction sides) based solely on low-cost sensor information. This detection algorithm facilitates the succeeding update generation of the map data in the identified area. We evaluate the capabilities of the detection algorithm under a real-world data set in the example of a highway construction site scenario.

To enhance the provision of map updates and vehicular sensor data via wireless communication, we conduct our third and most comprehensive contribution. We focus on the design and enhancement of a variety of different techniques and concepts to obtain broad knowledge about the serving wireless network to be provided in a subsequent step as valuable information to related transmission scheduling algorithms. These techniques and concepts include the measurement and prediction of the various performance indicators of actual deployed cellular networks, via low-cost hardware and software, as well as their further usage in simulation and network connectivity maps, always with an emphasis on easy deployability and the reutilization of existing components.

Overall, this thesis presents essential contributions, which in their collectivity support the realization of a robust, dynamic and reliable maintenance cycle of an HD Map for self-driving vehicles.

Alternative Abstract:
Alternative AbstractLanguage
Durch die ständig anwachsende Zahl an Fahrzeugen auf den Straßen und die allgemeine Intensivierung des täglichen Verkehrs sind die aktuell verfügbaren Fahrzeugsicherheitssysteme nicht mehr dazu in der Lage die Zahl der auftretenden Verkehrsunfälle weiter zu reduzieren. Da die meisten schweren oder tödlichen Verkehrsunfälle heute durch menschliches Versagen verursacht werden, forschen Automobilhersteller und Wissenschaftler gleichermaßen an selbstfahrenden Fahrzeugen als vielversprechende Lösung für dieses Problem, da eine Maschine nicht von menschlichen Eigenschaften wie z.B. Müdigkeit oder Alkoholisierung beeinflusst wird. Um die insgesamt erreichbare Fahrsicherheit und den Fahrkomfort der selbstfahrenden Fahrzeuge zu gewährleisten, kommt neben den an Bord installierten Sensorsystemen eine zusätzliche Kartendatenbank zum Einsatz. Die so genannte High Definition Map (HD Karte), ein hochpräzises virtuelles Modell der realen Welt liefert detaillierte Informationen über die aktuelle Verkehrssituation außerhalb des Blickfeldes des Fahrzeugs. Mit diesem a priori Wissen können andernfalls kritische Verkehrssituationen umgangen oder falls notwendig eine komfortable Übergabe der Fahrsteuerung an einen menschlichen Fahrer ausgelöst werden. Die Wartung der HD Karte ist ein offenes Forschungsfeld, da aufgrund der Bedeutung der Karte für die selbstfahrenden Fahrzeugkarte Updates in wesentlich kürzerer Zeit (Minuten statt Monaten) realisiert werden müssen, als dies die etablierten Konzepte für digitale Navigationskarten von menschlichen Fahrern im Stande zu leisten sind. Die vorliegende Arbeit liefert hierzu wesentliche Beiträge in den Bereichen Generierung, Verteilung und Bereitstellung solcher Kartenupdates, als die zentralen kommunikative Herausforderungen in Bezug auf die Kartenwartung. Unser erster Beitrag in diesem Zusammenhang ist die Entwicklung, Implementierung und Evaluierung eines Protokolls, das die kontextspezifische Verbreitung von partiellen und inkrementellen Kartenupdates realisiert. Das Protokoll wurde dabei unter Berücksichtigung der spezifischen Voraussetzungen und Anforderungen eines selbstfahrenden Fahrzeugs entwickelt. Um eine effiziente Verbreitung von Updates unter allen betroffenen Fahrzeugen zu realisieren greift es dabei wahlweise auf infrastrukturgebundene (zelluläre) oder ad hoc basierte (WLAN), drahtlose Kommunikation zurück. Die Performanz des Protokolls wird anhand realistischer Verkehrssimulationen und realer Karteninhalte bewertet. Als zweiten Beitrag entwickeln und implementieren wir einen Algorithmus, der Veränderungen in der Straßeninfrastruktur (z.B. verursacht durch Baustellen) erkennt, der ausschließlich auf kostengünstigen Sensorinformationen basiert. Der Erkennungsalgorithmus ermöglicht damit eine anschließende schnelle, da spezifische Aktualisierung des Kartenmaterials im identifizierten Bereich. Die Performanz des Algorithmus wird am realen Beispiel einer Verkehrsbaustelle auf der Autobahn bewertet. Um die Bereitstellung der genannten Kartenupdates und Fahrzeugsensordaten durch drahtlose Kommunikation zu verbessern, leisten wir unseren dritten und umfassendsten Beitrag. Dabei konzentrieren wir uns auf das Design und die Verbesserung vielfältiger Techniken und Konzepte, um ein breites Wissen über das zugrundeliegende Netzwerk zur drahtlosen Kommunikation zu erhalten. Dieses wertvolle Wissen wird dann in einem späteren Schritt bereits existierenden Algorithmen zur besseren Planung der Datenübertragung bereit gestellt. Zu diesem Beitrag zählen die Messung und Vorhersage einer Auswahl der verschiedenen Leistungsindikatoren der derzeit (August 2019) eingesetzten Mobilfunknetze über kostengünstige Hard- und Software, sowie deren Weiterverwendung in der Simulation und der Generierung von sogenannten Verbindungskarten der Netzqualität. Der Fokus unserer Beiträge liegt hierbei auf der einfachen, großflächigen Anwendung unter der Nutzung bereits bestehender Komponenten. Zusammenfassend präsentiert diese Arbeit zentrale Beiträge, die in ihrer Gesamtheit die Realisierung einer robusten, dynamischen und zuverlässigen Wartung einer HD Karte für selbstfahrende Fahrzeuge wesentlich unterstützen.German
Place of Publication: Darmstadt
Classification DDC: 000 Allgemeines, Informatik, Informationswissenschaft > 004 Informatik
600 Technik, Medizin, angewandte Wissenschaften > 600 Technik
600 Technik, Medizin, angewandte Wissenschaften > 620 Ingenieurwissenschaften
Divisions: 18 Department of Electrical Engineering and Information Technology > Institute of Computer Engineering > Multimedia Communications
Date Deposited: 24 Jan 2020 08:11
Last Modified: 09 Jul 2020 02:59
DOI: 10.25534/tuprints-00009702
URN: urn:nbn:de:tuda-tuprints-97022
Referees: Steinmetz, Prof. Dr. Ralf and Stavrakakis, Prof. Dr. Ioannis
Refereed: 2 December 2019
URI: https://tuprints.ulb.tu-darmstadt.de/id/eprint/9702
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