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Space, Time, and Interaction: A Taxonomy of Corner Cases in Trajectory Datasets for Automated Driving

Rösch, Kevin und Heidecker, Florian und Truetsch, Julian und Kowol, Kamil und Schicktanz, Clemens und Bieshaar, Maarten und Sick, Bernhard und Stiller, Christoph (2022) Space, Time, and Interaction: A Taxonomy of Corner Cases in Trajectory Datasets for Automated Driving. In: 2022 IEEE Symposium Series on Computational Intelligence, SSCI 2022. IEEE SSCI 2022, 2022-12-05 - 2022-12-07, Singapur. doi: 10.1109/SSCI51031.2022.10022241. ISBN 978-166548768-9.

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2MB

Kurzfassung

Trajectory data analysis is an essential component for highly automated driving. Complex models developed with these data predict other road users' movement and behavior patterns. Based on these predictions — and additional contextual information such as the course of the road, (traffic) rules, and interaction with other road users — the highly automated vehicle (HAV) must be able to reliably and safely perform the task assigned to it, e.g., moving from point A to B. Ideally, the HAV moves safely through its environment, just as we would expect a human driver to do. However, if unusual trajectories occur, so-called trajectory corner cases, a human driver can usually cope well, but an HAV can quickly get into trouble. In the definition of trajectory corner cases, which we provide in this work, we will consider the relevance of unusual trajectories with respect to the task at hand. Based on this, we will also present a taxonomy of different trajectory corner cases. The categorization of corner cases into the taxonomy will be shown with examples and is done by cause and required data sources. To illustrate the complexity between the machine learning (ML) model and the corner case cause, we present a general processing chain underlying the taxonomy.

elib-URL des Eintrags:https://elib.dlr.de/188337/
Dokumentart:Konferenzbeitrag (Vortrag)
Titel:Space, Time, and Interaction: A Taxonomy of Corner Cases in Trajectory Datasets for Automated Driving
Autoren:
AutorenInstitution oder E-Mail-AdresseAutoren-ORCID-iDORCID Put Code
Rösch, Kevinkevin.roesch (at) fzi.dehttps://orcid.org/0000-0002-6841-8484NICHT SPEZIFIZIERT
Heidecker, Florianflorian.heidecker (at) uni-kassel.dehttps://orcid.org/0000-0003-2895-0254NICHT SPEZIFIZIERT
Truetsch, Juliantruetsch (at) fzi.dehttps://orcid.org/0000-0001-5824-2617NICHT SPEZIFIZIERT
Kowol, Kamilkowol (at) uni-wuppertal.dehttps://orcid.org/0000-0001-6951-7081NICHT SPEZIFIZIERT
Schicktanz, ClemensClemens.Schicktanz (at) dlr.dehttps://orcid.org/0000-0002-3234-2086148476987
Bieshaar, Maartenmaarten.bieshaar (at) de.bosch.comhttps://orcid.org/0000-0002-6471-6062NICHT SPEZIFIZIERT
Sick, Bernhardbsick (at) uni-kassel.dehttps://orcid.org/0000-0001-9467-656XNICHT SPEZIFIZIERT
Stiller, Christophstiller (at) kit.eduhttps://orcid.org/0000-0003-4165-2075NICHT SPEZIFIZIERT
Datum:2022
Erschienen in:2022 IEEE Symposium Series on Computational Intelligence, SSCI 2022
Referierte Publikation:Ja
Open Access:Ja
Gold Open Access:Nein
In SCOPUS:Ja
In ISI Web of Science:Ja
DOI:10.1109/SSCI51031.2022.10022241
ISBN:978-166548768-9
Status:veröffentlicht
Stichwörter:taxonomy, corner case, trajectory data
Veranstaltungstitel:IEEE SSCI 2022
Veranstaltungsort:Singapur
Veranstaltungsart:internationale Konferenz
Veranstaltungsbeginn:5 Dezember 2022
Veranstaltungsende:7 Dezember 2022
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 - V&V4NGC - Methoden, Prozesse und Werkzeugketten für die Validierung & Verifikation von NGC
Standort: Berlin-Adlershof
Institute & Einrichtungen:Institut für Verkehrssystemtechnik > Informationsgewinnung und Modellierung, BA
Hinterlegt von: Schicktanz, Clemens
Hinterlegt am:10 Jan 2023 13:23
Letzte Änderung:24 Apr 2024 20:49

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