elib
DLR-Header
DLR-Logo -> http://www.dlr.de
DLR Portal Home | Impressum | Datenschutz | Kontakt | English
Schriftgröße: [-] Text [+]

Providentia - A Large-Scale Sensor System for the Assistance of Autonomous Vehicles and Its Evaluation

Krämmer, Annkathrin und Schöller, Christoph und Gulati, Dhiraj und Lakshminarasimhan, Venkatnarayanan und Kurz, Franz und Rosenbaum, Dominik und Lenz, Claus und Knoll, Alois (2022) Providentia - A Large-Scale Sensor System for the Assistance of Autonomous Vehicles and Its Evaluation. Journal of Field Robotics, Seiten 1156-1176. Wiley. doi: 10.55417/fr.2022038. ISSN 1556-4959.

[img] PDF - Verlagsversion (veröffentlichte Fassung)
14MB

Kurzfassung

The environmental perception of an autonomous vehicle is limited by its physical sensor ranges and algorithmic performance, as well as by occlusions that degrade its understanding of an ongoing traffic situation. This not only poses a significant threat to safety and limits driving speeds, but it can also lead to inconvenient maneuvers. Intelligent Infrastructure Systems can help to alleviate these problems. An Intelligent Infrastructure System can fill in the gaps in a vehicle's perception and extend its field of view by providing additional detailed information about its surroundings, in the form of a digital model of the current traffic situation, i.e. a digital twin. However, detailed descriptions of such systems and working prototypes demonstrating their feasibility are scarce. In this paper, we propose a hardware and software architecture that enables such a reliable Intelligent Infrastructure System to be built. We have implemented this system in the real world and demonstrate its ability to create an accurate digital twin of an extended highway stretch, thus enhancing an autonomous vehicle's perception beyond the limits of its on-board sensors. Furthermore, we evaluate the accuracy and reliability of the digital twin by using aerial images and earth observation methods for generating ground truth data.

elib-URL des Eintrags:https://elib.dlr.de/135631/
Dokumentart:Zeitschriftenbeitrag
Titel:Providentia - A Large-Scale Sensor System for the Assistance of Autonomous Vehicles and Its Evaluation
Autoren:
AutorenInstitution oder E-Mail-AdresseAutoren-ORCID-iDORCID Put Code
Krämmer, AnnkathrinFortissNICHT SPEZIFIZIERTNICHT SPEZIFIZIERT
Schöller, ChristophFortissNICHT SPEZIFIZIERTNICHT SPEZIFIZIERT
Gulati, DhirajFortissNICHT SPEZIFIZIERTNICHT SPEZIFIZIERT
Lakshminarasimhan, VenkatnarayananFortissNICHT SPEZIFIZIERTNICHT SPEZIFIZIERT
Kurz, Franzfranz.kurz (at) dlr.dehttps://orcid.org/0000-0003-1718-0004NICHT SPEZIFIZIERT
Rosenbaum, DominikDominik.Rosenbaum (at) dlr.deNICHT SPEZIFIZIERTNICHT SPEZIFIZIERT
Lenz, Clauslenz (at) cognitionfactory.comNICHT SPEZIFIZIERTNICHT SPEZIFIZIERT
Knoll, AloisTechnische Universität MünchenNICHT SPEZIFIZIERTNICHT SPEZIFIZIERT
Datum:Februar 2022
Erschienen in:Journal of Field Robotics
Referierte Publikation:Ja
Open Access:Ja
Gold Open Access:Nein
In SCOPUS:Ja
In ISI Web of Science:Ja
DOI:10.55417/fr.2022038
Seitenbereich:Seiten 1156-1176
Verlag:Wiley
ISSN:1556-4959
Status:veröffentlicht
Stichwörter:—Intelligent infrastructure system, autonomous driving, sensor system, data fusion, digital twin, extended environmental perception, evaluation with aerial images
HGF - Forschungsbereich:Luftfahrt, Raumfahrt und Verkehr
HGF - Programm:Verkehr
HGF - Programmthema:Straßenverkehr
DLR - Schwerpunkt:Verkehr
DLR - Forschungsgebiet:V ST Straßenverkehr
DLR - Teilgebiet (Projekt, Vorhaben):V - D.MoVe (alt)
Standort: Oberpfaffenhofen
Institute & Einrichtungen:Institut für Methodik der Fernerkundung > Photogrammetrie und Bildanalyse
Hinterlegt von: Kurz, Dr.-Ing. Franz
Hinterlegt am:14 Dez 2021 11:07
Letzte Änderung:23 Jun 2023 14:29

Nur für Mitarbeiter des Archivs: Kontrollseite des Eintrags

Blättern
Suchen
Hilfe & Kontakt
Informationen
electronic library verwendet EPrints 3.3.12
Gestaltung Webseite und Datenbank: Copyright © Deutsches Zentrum für Luft- und Raumfahrt (DLR). Alle Rechte vorbehalten.