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A flexibly linkable meta layer of geographic features supplementary for driving automation and simulation

Ebendt, Rüdiger (2020) A flexibly linkable meta layer of geographic features supplementary for driving automation and simulation. In: Driving Simulation and Virtual Reality Conference and Exhibition, DSC 2020 EUROPE, Seiten 19-26. 19th Driving Simulation & Virtual Reality Conference & Exhibition (DSC 2020 EUROPE VR), 2020-09-09 - 2020-09-11, Antibes, Frankreich. ISBN 978-2-9573777-0-1. ISSN 2115-418X.

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2MB

Offizielle URL: https://proceedings.driving-simulation.org/proceeding/dsc-2020/a-flexibly-linkable-meta-layer-of-geographic-features-supplementary-for-driving-automation-and-simulation/

Kurzfassung

In this paper, a data model named Road2Automation is introduced, aiming at supplementing road information in today's digital road maps with (georeferenced) features which are relevant to driving automation and driving simulation. It addresses maps of diverse levels of detail, precision and format (ranging from High-Definition (HD) maps to crowd-sourced data from OpenStreetMap (OSM)), and facilitates transfer of the features between maps. To this end, each feature is annotated by a logical link to its source map and by map-agnostic OpenLR references. Runtime modules for location referencing like OpenLR and a map-independent geometrical inter-map matching algorithm are needed which match georeferenced features between an arbitrary pair of source and target map. In effect, a meta layer on top of all source and target maps is realized. The meta layer addresses use cases ranging from localization, global path planning, driving simulation, and safety of autonomous transport to route planning and navigation. The model has an extendible design where new, arbitrarily complex composite keys for the logical links can be added. Existing keys or components of existing composite keys are reused, whenever new keys are constructed. On the persistence layer, this keeps the number of required database columns small.

elib-URL des Eintrags:https://elib.dlr.de/142835/
Dokumentart:Konferenzbeitrag (Vortrag)
Titel:A flexibly linkable meta layer of geographic features supplementary for driving automation and simulation
Autoren:
AutorenInstitution oder E-Mail-AdresseAutoren-ORCID-iDORCID Put Code
Ebendt, RüdigerRuediger.Ebendt (at) dlr.dehttps://orcid.org/0000-0002-3565-7024NICHT SPEZIFIZIERT
Datum:2020
Erschienen in:Driving Simulation and Virtual Reality Conference and Exhibition, DSC 2020 EUROPE
Referierte Publikation:Ja
Open Access:Ja
Gold Open Access:Nein
In SCOPUS:Ja
In ISI Web of Science:Nein
Seitenbereich:Seiten 19-26
Herausgeber:
HerausgeberInstitution und/oder E-Mail-Adresse der HerausgeberHerausgeber-ORCID-iDORCID Put Code
Kemeny, AndrasDriving Simulation Association / IFSTTARNICHT SPEZIFIZIERTNICHT SPEZIFIZIERT
Name der Reihe:Actes (IFSTTAR)
ISSN:2115-418X
ISBN:978-2-9573777-0-1
Status:veröffentlicht
Stichwörter:driving automation, driving simulation, data model, geographic feature, meta layer
Veranstaltungstitel:19th Driving Simulation & Virtual Reality Conference & Exhibition (DSC 2020 EUROPE VR)
Veranstaltungsort:Antibes, Frankreich
Veranstaltungsart:internationale Konferenz
Veranstaltungsbeginn:9 September 2020
Veranstaltungsende:11 September 2020
Veranstalter :Driving Simulation Association
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 - NGC KoFiF (alt)
Standort: Berlin-Adlershof
Institute & Einrichtungen:Institut für Verkehrssystemtechnik > Datenerfassung und Informationsgewinnung
Hinterlegt von: Ebendt, Dr.rer.nat. Rüdiger
Hinterlegt am:25 Jun 2021 14:49
Letzte Änderung:24 Apr 2024 20:42

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