Scenariobaserade tester för säkerhetsvalidering av högautomatiserade fordon är ett lovande tillvägagångssätt som undersöks inom forskning och industri. Detta tillvägagångssätt är i hög grad beroende av data från verkliga scenarier för att få fram den nödvändiga scenarioinformationen för testning. Mätdata bör samlas in på ett rimligt sätt, innehålla trafikanternas naturalistiska beteende och inkludera alla uppgifter som är relevanta för en beskrivning av de identifierade scenarierna av tillräcklig kvalitet. De nuvarande mätmetoderna uppfyller dock inte minst ett av kraven. Därför föreslår vi en ny metod för att mäta data från ett flygperspektiv för scenariobaserad validering som uppfyller de nämnda kraven. Dessutom tillhandahåller vi en storskalig naturalistisk bilbana dataset från tyska motorvägar som kallas highD. Vi utvärderar data i form av kvantitet, variation och inneslutna scenarier. Vårt dataset består av 16,5 timmars mätningar från sex platser med 110 000 fordon, en total körsträcka på 45 000 km och 5600 registrerade fullständiga körfältsändringar. HögD-datasetet finns tillgängligt på följande webbplats: http://www.highD-dataset.com
Med högD-datasetet REF publicerades det första storskaliga datasetet för fordonens bana som mätts på allmänna vägar som använder drönare.
The highD Dataset: A Drone Dataset of Naturalistic Vehicle Trajectories on German Highways for Validation of Highly Automated Driving Systems
{'venue': '2018 21st International Conference on Intelligent Transportation Systems (ITSC)', 'journal': '2018 21st International Conference on Intelligent Transportation Systems (ITSC)', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Engineering', 'Mathematics']}