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The DLR Urban Traffic Dataset (DLR-UT): A Comprehensive Traffic Dataset from the AIM Research Intersection

Schicktanz, Clemens und Klitzke, Lars und Gimm, Kay und Rizzo, Giancarlo und Liesner, Karsten und Mosebach, Henning Hajo und Knake-Langhorst, Sascha (2025) The DLR Urban Traffic Dataset (DLR-UT): A Comprehensive Traffic Dataset from the AIM Research Intersection. [sonstige Veröffentlichung] (eingereichter Beitrag)

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Offizielle URL: https://www.techrxiv.org/users/892009/articles/1269732-the-dlr-urban-traffic-dataset-dlr-ut-a-comprehensive-traffic-dataset-from-the-aim-research-intersection

Kurzfassung

Current trajectory datasets of traffic participants often lack detailed environmental information, which is crucial for developing effective data-driven methods for future mobility solutions. To address this gap, we introduce the comprehensive DLR Urban Traffic dataset version 1.2.0. The dataset includes 32,296 trajectories of traffic participants, along with traffic light data, local weather data, air quality data, and road condition data collected at the Application Platform for Intelligent Mobility Research Intersection during a single day of recording. A comparison with other publicly available datasets reveals that our dataset offers more comprehensive information about the traffic environment than existing alternatives. An analysis of our dataset shows that trajectories are available for all possible 16 routes at the intersection, with the number of trajectories per route varying significantly, ranging from 11 to 3,344. Most interactions between motorized road users occur during unprotected left turns with oncoming traffic. However, there are also interactions between motorized and vulnerable road users, particularly during right turns. All in all, the dataset provides researchers with the resources needed to improve urban mobility solutions. Available for non-commercial use, the dataset can be directly downloaded from https://doi.org/10.5281/zenodo.14773161.

elib-URL des Eintrags:https://elib.dlr.de/212925/
Dokumentart:sonstige Veröffentlichung
Titel:The DLR Urban Traffic Dataset (DLR-UT): A Comprehensive Traffic Dataset from the AIM Research Intersection
Autoren:
AutorenInstitution oder E-Mail-AdresseAutoren-ORCID-iDORCID Put Code
Schicktanz, ClemensClemens.Schicktanz (at) dlr.dehttps://orcid.org/0000-0002-3234-2086NICHT SPEZIFIZIERT
Klitzke, LarsLars.Klitzke (at) dlr.dehttps://orcid.org/0000-0001-9362-707XNICHT SPEZIFIZIERT
Gimm, Kaykay.gimm (at) dlr.dehttps://orcid.org/0000-0002-5136-685XNICHT SPEZIFIZIERT
Rizzo, GiancarloGiancarlo.Rizzo (at) dlr.deNICHT SPEZIFIZIERTNICHT SPEZIFIZIERT
Liesner, KarstenKarsten.Liesner (at) dlr.deNICHT SPEZIFIZIERTNICHT SPEZIFIZIERT
Mosebach, Henning HajoHenning.Mosebach (at) dlr.deNICHT SPEZIFIZIERTNICHT SPEZIFIZIERT
Knake-Langhorst, Saschasascha.knake-langhorst (at) dlr.dehttps://orcid.org/0000-0001-7399-0939NICHT SPEZIFIZIERT
Datum:19 Februar 2025
Erschienen in:TechRxiv
Referierte Publikation:Nein
Open Access:Ja
DOI:10.36227/techrxiv.174000540.08271707/v1
Status:eingereichter Beitrag
Stichwörter:Trajectory Dataset, Urban Traffic Data, Automated Vehicles, Traffic Research
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 > Digitalisierter Straßenverkehr
Hinterlegt von: Schicktanz, Clemens
Hinterlegt am:03 Mär 2025 08:23
Letzte Änderung:03 Mär 2025 08:23

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