Institut für Verkehrsführung und Fahrzeugsteuerung > Technologien aus Luft- und Raumfahrt für Straße und Schiene Driving Manoeuvre Recognition > 19. Januar 2014 > Folie 1 Driving Manoeuvre Recognition Arati Gerdes

Institut für Verkehrsführung und Fahrzeugsteuerung > Technologien aus Luft- und Raumfahrt für Straße und Schiene Driving Manoeuvre Recognition > 19. Januar 2014 > Folie 2 Overview Why Manoeuvre Recognition ViewCar and Sensors Challenges Probabilistic Model Results

Institut für Verkehrsführung und Fahrzeugsteuerung > Technologien aus Luft- und Raumfahrt für Straße und Schiene Driving Manoeuvre Recognition > 19. Januar 2014 > Folie 3 Why Manoeuvre Recognition ViewCar and Sensors Challenges Probabilistic Model Results

Institut für Verkehrsführung und Fahrzeugsteuerung > Technologien aus Luft- und Raumfahrt für Straße und Schiene Driving Manoeuvre Recognition > 19. Januar 2014 > Folie 4 Augmented Cognition Drivers today can be swamped with information from the automobile. Monitoring driver activity enables systems to determine when a driver should not be interrupted. Drivers can focus on driving and receive information as needed.

Institut für Verkehrsführung und Fahrzeugsteuerung > Technologien aus Luft- und Raumfahrt für Straße und Schiene Driving Manoeuvre Recognition > 19. Januar 2014 > Folie 5 Challenges Probabilistic Model Results ViewCar and Sensors Why Manoeuvre Recognition

Institut für Verkehrsführung und Fahrzeugsteuerung > Technologien aus Luft- und Raumfahrt für Straße und Schiene Driving Manoeuvre Recognition > 19. Januar 2014 > Folie 6 The ViewCar and its Sensors The ViewCarCAN Bus DataPositioning SystemLaser scannerLane detectionGaze detectionCameras

Institut für Verkehrsführung und Fahrzeugsteuerung > Technologien aus Luft- und Raumfahrt für Straße und Schiene Driving Manoeuvre Recognition > 19. Januar 2014 > Folie 7 Probabilistic Model Results Why Manoeuvre Recognition Challenges ViewCar and Sensors Uncertainty in Sensor Data Variations in Driving Patterns

Institut für Verkehrsführung und Fahrzeugsteuerung > Technologien aus Luft- und Raumfahrt für Straße und Schiene Driving Manoeuvre Recognition > 19. Januar 2014 > Folie 8 Challenges Results Why Manoeuvre Recognition ViewCar and Sensors Probabilistic Model Merge left FALSE Merge left TRUE Indicator OFF Indicator ON

Institut für Verkehrsführung und Fahrzeugsteuerung > Technologien aus Luft- und Raumfahrt für Straße und Schiene Driving Manoeuvre Recognition > 19. Januar 2014 > Folie 9 Probabilistic Inference using Bayesian Networks Solid, theoretical framework of Probability Theory Derivation of inferences from uncertain evidence Directed Acyclic Graph Nodes represent variables of interest Edges represent dependencies Strengths of the dependencies are described by local conditional probability tables Supports bidirectional inference Merge Left IndicatorSteering Merge left FALSE Merge left TRUE Indicator OFF Indicator ON

Institut für Verkehrsführung und Fahrzeugsteuerung > Technologien aus Luft- und Raumfahrt für Straße und Schiene Driving Manoeuvre Recognition > 19. Januar 2014 > Folie 10 Probabilistic Model

Institut für Verkehrsführung und Fahrzeugsteuerung > Technologien aus Luft- und Raumfahrt für Straße und Schiene Driving Manoeuvre Recognition > 19. Januar 2014 > Folie 11 Probabilistic Model Steering AngleIndicatorSpeedAcceleration Manoeuvre Decision Stay Safe Reach Destination Follow Traffic rules Optimise Speed Maintain Inertia

Institut für Verkehrsführung und Fahrzeugsteuerung > Technologien aus Luft- und Raumfahrt für Straße und Schiene Driving Manoeuvre Recognition > 19. Januar 2014 > Folie 12 Prototype System Manoeuvres selected Preliminary evaluation with ViewCar drives in the Braunschweig area Stopped Follow Road Follow Car Turn Left Turn Right Merge Left Merge Right

Institut für Verkehrsführung und Fahrzeugsteuerung > Technologien aus Luft- und Raumfahrt für Straße und Schiene Driving Manoeuvre Recognition > 19. Januar 2014 > Folie 13 Challenges Why Manoeuvre Recognition ViewCar and Sensors Probabilistic Model Results

Institut für Verkehrsführung und Fahrzeugsteuerung > Technologien aus Luft- und Raumfahrt für Straße und Schiene Driving Manoeuvre Recognition > 19. Januar 2014 > Folie 14 Experimental Results A Prototype System was built and tested with data from the ViewCar 32 Minutes, 135 Maneuvers Recognition confidence threshold set to 70% 132 of the maneuvers (~97.7%) were recognized by the system The correct maneuver was recognized during approximately 86.5% of the drive duration A false maneuver was recognized during approximately 12.7% of the drive duration. An unrecognized maneuver was returned during approximately 0.8% of the drive duration.

Institut für Verkehrsführung und Fahrzeugsteuerung > Technologien aus Luft- und Raumfahrt für Straße und Schiene Driving Manoeuvre Recognition > 19. Januar 2014 > Folie 15 Results for Individual Manoeuvres ManeuverDuration correct (%) Stopped- Follow Road87.88 Follow Car80.45 Turn Left98.45 Turn Right69.38 Merge Left92.58 Merge Right95.97

Institut für Verkehrsführung und Fahrzeugsteuerung > Technologien aus Luft- und Raumfahrt für Straße und Schiene Driving Manoeuvre Recognition > 19. Januar 2014 > Folie 16 Thank you for your attention Visit us at Stand F-17 in the exhibition area