SDDI Catalog for the SAVeNoW research project
## Messung des Verkehrsaufkommens durch Zählschleifen An einem Großteil der Ampeln im Stadtgebiet von Ingolstadt sind Zählschleifen in die Fahrbahn eingelassen, die darüberfahende Fahrzeuge erkennen und zählen. Die Daten werden in nahezu Echtzeit auf einem zentralen Rechner der Stadt abgelegt. Diese werden vom Forschrungsprojekt SAVeNoW abgerufen, verarbeitet und in eine performante, standardisierten Sensordatenbank übertragen. Zur Anwendung kommen die Verkehrszählungen zur Verbesserung der Genauigkeit der Verkehrssimulation. Mittels minutengenauen Daten über das Verkehrsaufkommens an den einzelnen Kreuzungen, kann ein akuraltes Abbild des Realverkehrs innerhalb der Simulation geschaffen werden. Somit bilden Verkehrsdaten das Fundament für eine realistische Simulation. Mithilfe der Konzepte und Ideen zur Verbesserung des Verkehrs in Ingolstadt unkompliziert getestet und validiert werden können. Im Dashboard ist es möglich, verschiedene Analysen und Dashboards zu sehen, die aus den Messungen der Sensoren resultieren. ![Dashboard HM](https://github.com/MarijaKnezevic/SAVeNoW-Katalog/blob/main/images/dashboard-hm.jpg?raw=true) Abbildung 1: Vorschau Dashboard zur Verkehrsstärke in Ingolstadt. ![Dashboard](https://github.com/MarijaKnezevic/SAVeNoW-Katalog/blob/main/images/dashboard.jpg?raw=true) Abbildung 2: Vorschau Dashboard zur Verkehrsstärke an der Kreuzung Nürnberger-/Theodor-Heuss-Straße
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Hier sind die folgende Informationen zu finden: Messung des Verkehrsaufkommens im gesamten Stadtgebiet durch Detektorschleifen, Echtzeitanalyse der Kreuzung Hindenburg-/Ringlerstraße, Wetterdatenerfassung.
Grafana Dashboard (Verkehrsaufkommens, Kreuzung Hindenburg-/Ringlerstraße, Wetterdatenerfassung)
An einem Großteil der Ampeln im Stadtgebiet von Ingolstadt sind Zählschleifen in die Fahrbahn eingelassen, die darüberfahrende Fahrzeuge erkennen und zählen. Die Daten werden in nahezu Echtzeit auf einem zentralen Rechner der Stadt abgelegt. Diese werden vom Forschrungsprojekt SAVeNoW abgerufen, verarbeitet und in eine performante, standardisierten Sensordatenbank übertragen. Zur Anwendung kommen die Verkehrszählungen zur Verbesserung der Genauigkeit der Verkehrssimulation. Mittels minutengenauen Daten über das Verkehrsaufkommens an den einzelnen Kreuzungen, kann ein akkurates Abbild des Realverkehrs innerhalb der Simulation geschaffen werden. Somit bilden Verkehrsdaten das Fundament für eine realistische Simulation. Mithilfe der Konzepte und Ideen zur Verbesserung des Verkehrs in Ingolstadt unkompliziert getestet und validiert werden können.
Messung des Verkehrsaufkommens durch Zählschleifen
Unreal Model unseres in SAVeNoW gestalteten geteilten, automatisierten Shuttlebusses. Mithilfe dieses Modells kann Bürgerinnen und Bürgern in Virtual oder Mixed Reality ein realistischeres Gefühl für Mobilitätskonzepte vermittelt werden, die aktuell noch nicht real erlebbar sind. Das Modell kann als Grundlage für weitere Layout-Ideen geteilter, automatisierter Fahrzeuge dienen. ![Galerie Image](https://github.com/MarijaKnezevic/SAVeNoW-Katalog/blob/main/images/Galerie2.jpg?raw=true) [![DSCF5022](https://github.com/MarijaKnezevic/SAVeNoW-Katalog/blob/main/images/DSCF5022.jpg?raw=true)](https://example.com) [![Watch the video](https://img.youtube.com/vi/pFEJTORGo4Y/0.jpg)](https://www.youtube.com/watch?v=pFEJTORGo4Y) Da das Model ca. 6 GB groß ist, kann es hier nicht hochgeladen werden. Bei Interesse bitte fabian.schlichtherle@iktd.uni-stuttgart.de oder thiru.subramanian@iktd.uni-stuttgart.de kontaktieren!
[{"maintainer_email": "fabian.schlichtherle@iktd.uni-stuttgart.de", "maintainer_name": "Fabian Schlichtherle", "phone": "071168566039", "role": "contact person"}]
Aufgrund der Dateigröße kann hier nur ein Screenshot des Ordners angezeigt werden. Bei Interesse an den Daten bitte fabian.schlichtherle@iktd.uni-stuttgart.de oder thiru.subramanian@iktd.uni-stuttgart.de kontaktieren.
Paper über die bedürfnisorientierte Interieur-Auslegung automatisierter Shuttlebusse. In diesem Beitrag werden die Ergebnisse eines Workshops diskutiert, in welchem die Identifikation relevanter Nutzergruppen automatisierter Shuttlebusse im Fokus lag. Dies bildete eine Grundlage für die weitere Arbeit an Interieurs geteilter, automatisierter Mobilitätskonzepte. Das Paper ist unter folgendem Link verfügbar: https://doi.org/10.1007/978-3-658-39438-7_61
Bedürfnisorientierte Interieur-Auslegung automatisierter Shuttlebusse
In einer studentischen Abschlussarbeit wurde das Thema “Einsatzmöglichkeiten von Ambient Light Displays zur Erhöhung von Systemvertrauen beim automatisierten Fahren: Prototyping und Evaluation” untersucht. Im ersten Teil der Arbeit wurde abgeschätzt, wie stark die Wahrnehmung und Reaktionen von Versuchsteilnehmern davon abhängen, ob ein Licht real im Versuchsfahrzeug dargestellt wird, oder in einem digitalen Zwilling des Fahrzeugs in virtueller Realität. Während solche Studien mit vergleichsweise kleiner Anzahl von Teilnehmenden (N=15) nicht gut verallgemeinert werden können, konnten wir Evidenz finden, dass in unserem Aufbau die Reaktionen ähnlich genug sind, um Designentscheidungen auf Basis von VR-Studien treffen zu können. Im zweiten Teil der Arbeit wurde ein Lichtmuster umgesetzt, das die Insassen über Entscheidungen des automatisierten Fahrzeugs informieren soll. Innerhalb des Berichtszeitraums wurde die Umsetzung einer Nutzerstudie in virtueller Realität vorbereitet (vgl. Abb. 1). Als Strecke kommt dabei das 3D-Modell der “First Mile” zum Einsatz, das Audi in das Projekt eingebracht hat und ein Bereich des Gewerbegebiets um den Auwaldsee in Ingolstadt ist. Als Strecke kommt dabei das 3D-Modell der “First Mile” zum Einsatz, das Audi in das Projekt eingebracht hat und ein Bereich des Gewerbegebiets um den Auwaldsee in Ingolstadt ist. [![Rendering des Lichtmusters](https://github.com/MarijaKnezevic/SAVeNoW-Katalog/blob/main/images/Rendering%20des%20Lichtmusters.png?raw=true)](https://example.com) Abb. 1: Rendering des Lichtmusters aus der Abschlussarbeit “Einsatzmöglichkeiten von Ambient Light Displays zur Erhöhung von Systemvertrauen beim automatisierten Fahren: Prototyping und Evaluation”. Die Nutzerstudie wurde inzwischen abgeschlossen und ausgewertet. Es zeigte sich, dass das Lichtmuster, dass Insassen von den gegebenen Informationen mit Blick auf User Experience profitieren, aber die genutzten Lichtmuster noch weiter angepasst werden müssen, um leichter interpretiert werden zu können.
Einsatzmöglichkeiten von Ambient Light Displays
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Figma Prototype eines Traffic Information Displays für autonome Shuttlebusse von "muvit", einem fiktiven autonomen Ridepooling Anbieter. Dieser Prototyp wurde im SAVeNoW-Projekt im Rahmen eines Wizard of Oz Versuchs genutzt und darf als Grundlage bspw. für weitere Untersuchungen zu Human Machine Interfaces in geteilten automatisierten Fahrzeugen genutzt werden.
[{"maintainer_email": "fabian.schlichtherle@iktd.uni-stuttgart.de", "maintainer_name": "Fabian Schlichtherle", "phone": "", "role": "contact person"}]
In diesem Paper wird über die Durchführung und methodischen Herausforderungen eines Wizard of Oz Versuchs berichtet, in dem das Fahrzeug eine fiktiven Ridepooling-Anbieters hinsichtlich Nutzerakzeptanz untersucht wurde. Das Paper ist unter https://www.hfes-europe.org/wp-content/uploads/2023/05/Schlichtherle2023.pdf verfügbar.
Towards user friendly autonomous on-demand mobility: insights from a Wizard of Oz pretest
HMI-Prototype des Traffic Information Displays von "muvit", einem fiktiven autonomen Ridepooling Service
We have published the [Audi Autonomous Driving Dataset](https://www.a2d2.audi) (A2D2) to support startups and academic researchers working on autonomous driving. Equipping a vehicle with a multimodal sensor suite, recording a large dataset, and labelling it, is time and labour intensive. Our dataset removes this high entry barrier and frees researchers and developers to focus on developing new technologies instead. The dataset features 2D semantic segmentation, 3D point clouds, 3D bounding boxes, and vehicle bus data. [![AEV Anja Desktop](https://github.com/MarijaKnezevic/SAVeNoW-Katalog/blob/main/images/1920x1080-desktop-aev-anja1.jpg?raw=true)](https://example.com) Image source: [https://a2d2.audi](https://www.a2d2.audi/a2d2/en.html). The dataset comprises a rich set of sensors: ![AEV Sensor Grafik](https://github.com/MarijaKnezevic/SAVeNoW-Katalog/blob/main/images/1920x1080-desktop-aev-sensor-grafik-1.jpg?raw=true) Image source: [https://a2d2.audi](https://www.a2d2.audi/a2d2/en/sensor-setup.html).
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Link to the official Audi website, where further information on the data set can be found
Der Schwerpunkt von 3D Mapping Solutions im Projekt SAVE NOW ist die Bereitstellung einer digitalen, hochgenauen Referenzkarte für das Straßennetz des Testfeldes als Grundlage für Demonstration und Simulation. Für die Erfassung der Straßennetze für die Basiskarte stehen mehrere Multisensor-Messsysteme auf Fahrzeugbasis zur Verfügung. Jedes Fahrzeug wird mit zwei Spezialscannern ausgerüstet. Beide Laserscanner werden parallel am Fahrzeug betrieben und nehmen aus unterschiedlichen Perspektiven die Fahrbahn auf. Auf diese Weise können „Schatten“ durch Messhindernisse minimiert und die Profildichte und Redundanz erhöht werden. Der Aufnahmebereich ist nicht auf den Fahrstreifen begrenzt, da jeder Scanner bei einer Reichweite bis zu 100 m ein 360° Vollprofil aufnimmt. Pro Sekunde werden pro Scanner etwas mehr als 1 Mill. Punkte gemessen. Zusätzlich werden die befahrenen Straßen dabei jeweils mit bis zu 8 Messkameras aufgenommen. Diese gewährleisten, dass alle Einzelobjekte im Befahrungskorridor photogrammetrisch einwandfrei dreidimensional bestimmt und mit den benötigten Attributen versehen werden können. Der Kameraaufbau selbst ist flexibel, so dass in der Regel Frontkameras, Seitenkameras und bei Bedarf auch Kameras für die Erfassung der Fahrbahnoberfläche mitgeführt werden können. Der durch hochgenaue Digitalisierung der Oberfläche der automobilen Teststrecke gewonnene Datensatz dient als Grundlagedaten für Fahrsimulationsanwendungen und als Referenzinformation für fortgeschrittene Fahrassistenzsysteme. Dieser Datensatz beinhaltet: - xodr-Daten des Prio3 -Bereiches ( Roadnetworklength - 61.52 km) - Umfasst Kartendaten des unten gezeigten Bereiches inklusive Lanes, Objekten und Signalen
ODR-Datensatz Ingolstadt Prio-Bereich 3 (inklusive A9)
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KML-Übersicht der Straßen-Referenzlinien
Dieses Video stellt das Teilprojekt DTF vor. Im Rahmen der Wissenschaftsgalerie wurde dieses Video genutzt, um den Bürgern in kompakter Version das Teilprojekt zu erläutern. In diesem Arbeitspaket werden fahrzeug- und infrastrukturseitige Real-und Umfelddaten aller Verkehrsbeteiligungsarten erfasst und aufbereitet. Sie werden hinsichtlich der Domänen Verkehrssicherheit, Verkehrs- und Energieeffizienz sowie Umwelt- und Emissionsschutz analysiert und bewertet. Darüber hinaus werden sie unter Nutzung standardisierter und harmonisierter Schnittstellen für weiter führende Betrachtungen in AP VTF bereitgestellt, wo sie unter anderem zur Validierung und Kalibrierung der Simulationsmodelle dienen.
[{"maintainer_email": "louisa.peine@ku.de", "maintainer_name": "Louisa", "phone": "", "role": "data collector"}]
SDDI CKAN for Kubernetes Helm chart for a [SDDI ](https://www.asg.ed.tum.de/gis/projekte/sddi/) enabled [CKAN](https://ckan.org/) catalog which is used for deployment of this catalog. This chart deploys a self contained CKAN data catalog with all of its dependencies. CKAN is extended to support the Smart District Data Infrastructure (SDDI).
[{"maintainer_email": "marija.knezevic@tum.de", "maintainer_name": "Marija Knezevic", "phone": "", "role": ""}, {"maintainer_email": "b.willenborg@tum.de", "maintainer_name": "Bruno Willenborg", "phone": "", "role": ""}]
CARLA is an Open-source simulator for autonomous driving research. CARLA is designed to help develop, train, and test autonomous driving systems. It provides open-source code and digital assets like city layouts and vehicles that you can use for free. With CARLA, you can set up different sensors, control the environment, manage actors, and generate maps for simulations. It's a versatile platform for working on self-driving technology. ![CARLA Video Thumbnail](https://github.com/MarijaKnezevic/SAVeNoW-Katalog/blob/main/images/CARLA_video_thumbnail_0910.jpg?raw=true)
Demostration video for CARLA 0.9.15 release
Der Schwerpunkt von 3D Mapping Solutions im Projekt SAVE NOW ist die Bereitstellung einer digitalen, hochgenauen Referenzkarte für das Straßennetz des Testfeldes als Grundlage für Demonstration und Simulation. Für die Erfassung der Straßennetze für die Basiskarte stehen mehrere Multisensor-Messsysteme auf Fahrzeugbasis zur Verfügung. Jedes Fahrzeug wird mit zwei Spezialscannern ausgerüstet. Beide Laserscanner werden parallel am Fahrzeug betrieben und nehmen aus unterschiedlichen Perspektiven die Fahrbahn auf. Auf diese Weise können „Schatten“ durch Messhindernisse minimiert und die Profildichte und Redundanz erhöht werden. Der Aufnahmebereich ist nicht auf den Fahrstreifen begrenzt, da jeder Scanner bei einer Reichweite bis zu 100 m ein 360° Vollprofil aufnimmt. Pro Sekunde werden pro Scanner etwas mehr als 1 Mill. Punkte gemessen. Zusätzlich werden die befahrenen Straßen dabei jeweils mit bis zu 8 Messkameras aufgenommen. Diese gewährleisten, dass alle Einzelobjekte im Befahrungskorridor photogrammetrisch einwandfrei dreidimensional bestimmt und mit den benötigten Attributen versehen werden können. Der Kameraaufbau selbst ist flexibel, so dass in der Regel Frontkameras, Seitenkameras und bei Bedarf auch Kameras für die Erfassung der Fahrbahnoberfläche mitgeführt werden können. Der durch hochgenaue Digitalisierung der Oberfläche der automobilen Teststrecke gewonnene Datensatz dient als Grundlagedaten für Fahrsimulationsanwendungen und als Referenzinformation für fortgeschrittene Fahrassistenzsysteme. Dieser Datensatz beinhaltet: - xodr-Daten des Prio2 -Bereiches ( Roadnetworklength - 45.87km) - Umfasst Kartendaten des unten gezeigten Bereiches inklusive Lanes, Objekten und Signalen
This resource contains a web-based 3D viewer of a selection of the SAVeNoW datasets for interactively inspecting the models. The visualized models include the converted OpenDRIVE datasets of the project partner [3D Mapping Solutions](https://catalog.savenow.de/organization/3d-mapping-solutions-gmbh) and the [LOD3 building models](https://github.com/savenow/lod3-road-space-models). ![3D Viewer Ingolstadt](https://github.com/MarijaKnezevic/SAVeNoW-Katalog/blob/main/images/3D-Viewer%20Ingolstadt%20LoD3%20Streetspace.PNG?raw=true) Example: Visualization of the LoD3 Streetspace in the viewer
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Ingolstadt LoD3 Streetspace (derived form OpenDRIVE data) + LoD3 Buildings Demo
Starting with the question "What is the effect of e-scooter slow zones in Ingolstadt?" we approach the solutions in three steps: - Simulate traffic today - Simulate traffic with e-scooter slow zones - Compare safety and efficiency In our approach with various parameters, we propose the establishment of a slow-speed zone in which the maximum speed of e-scooters in the danger zone is limited to 10 km/h in order to prevent accidents. In the video you can see our approach and the research questions we simulated in the SAVeNOw project.
Video explaining Stochastic Models integration in SUMO
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As LIDAR Sensor we used the InnovizOne, an Automotive-Grade Solid-State LiDAR: https://innoviz.tech/innovizone Specs: * Angular Resolution (HxV): 0.1°x0.1° * Pre-Configurable Frame Rate: 10 or 15 FPS * Detection Range: 1m to 250m * Maximum Field of View (HxV): 115°x25° * Dimensions (HxWxD): 45x11.4x97.9mm * ISO 26262 Compliant: ASIL B(D) The Lidar comes with its own software package or with a ROS Node. Unfortunately, the ROS Node is only available after signing an NDA with Innoviz.
Innoviz LIDAR als Präsentation im Show-Room - THE REAL ONE
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Pointcloud of a simulated rain test on the Carissma outdoor testsite
Neben den gemessenen Größen wird auf Basis der lokalen Zeit, sowie den genauen Standortkoordinaten des Sensors, der genaue Sonnenstand berechnet. Der generelle Messaufbau ist in Abbindung dargestellt. So werden die Wetterdaten (rechts) von einem Raspberry-Pi 4 (MCU 2) aggregiert und mittels Wifi-Anbindung im Minutentakt in das Backend der Sensor Things API gespeist. Diese Daten werden unter anderem von einem Sensormast mit fest installierten LiDAR Sensoren (links) abgefragt, um die Performanz der Sensoren mit Hinblick auf die aktuell vorliegenden Wetterbedingungen zu untersuchen und diese zu modellieren. ![Weather Overview](https://savenow.github.io/sta-docs/_images/weather-overview.png) Abbildung: Messaufbau zur Wetter- und LiDAR-Datenerfassung im Feld. In diesem Sinne werden vor allem Niederschläge (Regen, Schnee, Hagel) sowie die Stärke der Sonneneinstrahlung sehr präzise mit einer Zykluszeit von nur 60 s im Feld gemessen. Die Wettermessstation enthält dafür: - Ein [Thies Laser Disdrometer](https://www.thiesclima.com/db/dnl/5.4110.xx.x00_Laser_Precipitation_Monitor_eng.pdf) für die hochpräzise Erfassung der aktuellen Niederschlagsrate, sowie des Niederschlagstyps. Weiterhin werden die meteorologische Sichtweite sowie die Verteilung der Partikel-Geschwindigkeit und -Größe des Niederschlags gemessen - Ein [Thies Hygro-Thermometer](https://www.thiesclima.com/db/dnl/1.1005.x4.xxx_Hygro_Thermo_Transmitter_compact_eng.pdf), welches Umgebungstemperatur und Luftfeuchte misst. - Ein [Thies Anemometer](https://www.thiesclima.com/db/dnl/4.3519.xx.140...961_WG-compact_analog_en.pdf), welches die Windgeschwindigkeit erfasst. - Ein [Thies Windrichtungssensor](https://www.thiesclima.com/db/dnl/4.3129.xx.712_Wind-Direction-Transmitter-compact_Poti_eng.pdf), der die Windrichtung ermittelt. - Ein [Thies Pyranometer](https://www.catec.nl/uploads/pdf/THI-7.1415.05.xxx-folder_690.pdf), welches die globale Bestrahlungsstärke der Sonne (W/m2) in einem Spektrum von 380-2800nm misst.
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Das Sumo Szenario/Netz enthält den signalisierten Knotenpunkt Ringler-/Hindenburgstraße sowie benachbarte signalisierte Knotenpunkte. Das Sumo Szenario stellt einen Digitalen Zwilling des signalisierten Knotenpunkts Ringler-/Hindenburgstraße dar. In dem Digitalen Zwilling ist die Straßeninfrastruktur (für MIV und Rad) sowie die verkehrsabhängige Lichtsignalanlagensteuerung (4 Signalprogramme) und Verkehrsnachfrage über einen Tag (24h) abgebildet. Mit SUMO https://sumo.dlr.de/docs/index.html kann das Szenario geöffnet werden. Für den Knotenpunkt Ringler-/Hindenburgstraße ist die Verkehrsabhängige Lichtsignalanlage (LSA) in einer SUM-XML-Datei abgebildet. Die LSA reagiert Verkehrsabhängig auf den MIV mittels Induktionsschleifen und auf Radfahrende und zu Fuß Gehende mittels Taster. Es gibt 4 unterschiedliche verkehrsabhängige Signalprogramme die zeitabhängig geschaltet werden. Die Verkehrsbelastung des MIV über den Tag ist in dem Szenario eingepflegt und wurde aus realen Detektorwerten generiert. An der Ringler-/Hindenburgstraße sind in der Simulation 760 Radfahrende pro Stunde Unterwegs (Anzahl bestimmt aus kamerabasierten Trajektorien).
Forschungskreuzung Ringler-/Hindenburgstraße – Verkehrsabhängige Lichtsignalanlage
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Zip-Ordner muss entpackt werden. Mit SUMO https://sumo.dlr.de/docs/index.html kann das Szenario geöffnet werden.
SUMO Forschungskreuzung Ringler-/Hindenburgstraße – Verkehrsabhängige Lichtsignalanlage
Abstract: The prediction of the motion of traffic participants is a crucial aspect for the research and development of Automated Driving Systems (ADSs). Recent approaches are based on multi-modal motion prediction, which requires the assignment of a probability score to each of the multiple predicted motion hypotheses. However, there is a lack of ground truth for this probability score in the existing datasets. This implies that current Machine Learning (ML) models evaluate the multiple predictions by comparing them with the single real trajectory labeled in the dataset. In this work, a novel data-based method named Probabilistic Traffic Motion Labeling (PROMOTING) is introduced in order to (a) generate probable future routes and (b) estimate their probabilities. PROMOTING is presented with the focus on urban intersections. The generation of probable future routes is (a) based on a real traffic dataset and consists of two steps: first, a clustering of intersections with similar road topology, and second, a clustering of similar routes that are driven in each cluster from the first step. The estimation of the route probabilities is (b) based on a frequentist approach that considers how traffic participants will move in the future given their motion history. PROMOTING is evaluated with the publicly available Lyft database. The results show that PROMOTING is an appropriate approach to estimate the probabilities of the future motion of traffic participants in urban intersections. In this regard, PROMOTING can be used as a labeling approach for the generation of a labeled dataset that provides a probability score for probable future routes. Such a labeled dataset currently does not exist and would be highly valuable for ML approaches with the task of multi-modal motion prediction. The code is made open source.
Probabilistic Traffic Motion Labeling for Multi-Modal Vehicle Route Prediction
[{"maintainer_email": "eduardo.sanchezmorales@thi.de", "maintainer_name": "Alberto Flores Fernández", "phone": "", "role": ""}]
LoD3 (Level of Detail 3) Road Space Models is [CityGML](https://www.ogc.org/standard/citygml/) dataset which contains road space models (over 50 building models) in the area of [Ingolstadt](https://en.wikipedia.org/wiki/Ingolstadt). There are several approaches to model Building in CityGML 2.0 (e.g. see [Biljecki et al.](https://pure.tudelft.nl/ws/portalfiles/portal/4377508/Biljecki2016to.pdf)). In our case, due to the acquisition geometry of MLS point clouds, the building objects consist of a very detailed representation of facade elements but on the other hand, it might lack roof elements and entities located in the Building's backyard. Thus, we encourage to see the list below for a detailed description of the Building in our Ingolstadt LoD3 dataset: The building consists of: - Ground Surfaces - Roof Surfaces - Wall Surfaces - Outer Ceiling Surfaces - Outer Floor Surfaces - Closure Surfaces - Windows modeled in detail - Doors modeled in detail - Building Installations (Balconies, Passages, Arcades, Loggias, Stairs and Porches, (Some) Dormers) - Textures (approximated based on visual inspection) Building does NOT consist of: - Overhanging Building Elements - Roof structure details - Objects located in the Building's backyard (not facing the street) - Building Installations (Chimneys, Rain Gutters, (Some) Dormers, Real (e.g. orthophoto) textures) The terminology according to [SIG3D](https://en.wiki.quality.sig3d.org/index.php?title=Modeling_Guide_for_3D_Objects_-_Part_2:_Modeling_of_Buildings_(LoD1,_LoD2,_LoD3)). To ensure the highest accuracy geometrically as well as semantically, the dataset was manually modeled based on the mobile laser scannings (MLS) provided by the company [3D Mapping Solutions GmbH](https://www.3d-mapping.de/en/) (relative accuracy in the range of 1-3cm). Moreover, a complementary [OpenDRIVE](https://www.asam.net/standards/detail/opendrive/) dataset is available, which includes the road network, traffic lights, fences, vegetation and so on: CityGML & SketchUp Download via the releases section Please note, that the 'Download ZIP' button doesn't include the project files due to Git LFS OpenDRIVE Download via the website of 3D Mapping Solutions (initial registration required) Relevant OpenDRIVE dataset is named *Ingolstadt Innercity Halls* and can be found in the demo data area Conversion to CityGML can be carried out using the tool r:trån Further Information: Overview:<a href="https://www.3dcitydb.net/3dcitydb-web-map/1.6.1/3dwebclient/?title=Ingolstadt_CityGML_LoD3_Demo&shadows=false&terrainShadows=0&latitude=48.76421616414265&longitude=11.423261087465157&height=189.46220553536946&heading=170.97575939059712&pitch=-39.02715451772515&roll=0.03843163755915946&layer_0=url%3Dhttps%253A%252F%252Fwww.3dcitydb.net%252F3dcitydb%252Ffileadmin%252Fpublic%252F3dwebclientprojects%252Fingolstadt%252Fingolstadt_lod3%252Fkml_ingolstadt_trafficareas%252Fkml_ingolstadt_trafficareas_collada_MasterJSON.json%26name%3DIngolstadt_CityGML_TrafficArea%26active%3Dtrue%26spreadsheetUrl%3D%26cityobjectsJsonUrl%3D%26minLodPixels%3D0%26maxLodPixels%3D1.7976931348623157e%252B308%26maxSizeOfCachedTiles%3D200%26maxCountOfVisibleTiles%3D200&layer_1=url%3Dhttps%253A%252F%252Fwww.3dcitydb.net%252F3dcitydb%252Ffileadmin%252Fpublic%252F3dwebclientprojects%252Fingolstadt%252Fingolstadt_lod3%252Fkml_ingolstadt_auxiliarytrafficareas%252Fkml_ingolstadt_auxiliarytrafficareas_collada_MasterJSON.json%26name%3DIngolstadt_CityGML_AuxiliaryTrafficArea%26active%3Dtrue%26spreadsheetUrl%3D%26cityobjectsJsonUrl%3D%26minLodPixels%3D0%26maxLodPixels%3D1.7976931348623157e%252B308%26maxSizeOfCachedTiles%3D200%26maxCountOfVisibleTiles%3D200&layer_2=url%3Dhttps%253A%252F%252Fwww.3dcitydb.net%252F3dcitydb%252Ffileadmin%252Fpublic%252F3dwebclientprojects%252Fingolstadt_2%255Ckml_building_lod3_ingolstadt_neu%252Fkml_building_lod3_ingolstadt_collada_MasterJSON.json%26name%3DIngolstadt_CityGML_Building_LoD3%26active%3Dtrue%26spreadsheetUrl%3D%26cityobjectsJsonUrl%3D%26minLodPixels%3D0%26maxLodPixels%3D1.7976931348623157e%252B308%26maxSizeOfCachedTiles%3D200%26maxCountOfVisibleTiles%3D200&layer_3=url%3Dhttps%253A%252F%252Fwww.3dcitydb.net%252F3dcitydb%252Ffileadmin%252Fpublic%252F3dwebclientprojects%252Fingolstadt%252Fingolstadt_lod3%252Fkml_ingolstadt_sections%252Fkml_ingolstadt_sections_collada_MasterJSON.json%26name%3DIngolstadt_CityGML_Section%26active%3Dfalse%26spreadsheetUrl%3D%26cityobjectsJsonUrl%3D%26minLodPixels%3D0%26maxLodPixels%3D1.7976931348623157e%252B308%26maxSizeOfCachedTiles%3D200%26maxCountOfVisibleTiles%3D200&layer_4=url%3Dhttps%253A%252F%252Fwww.3dcitydb.net%252F3dcitydb%252Ffileadmin%252Fpublic%252F3dwebclientprojects%252Fingolstadt%252Fingolstadt_lod3%252Fkml_ingolstadt_intersection%252Fkml_ingolstadt_intersection_collada_MasterJSON.json%26name%3DIngolstadt_CityGML_Intersection%26active%3Dfalse%26spreadsheetUrl%3D%26cityobjectsJsonUrl%3D%26minLodPixels%3D0%26maxLodPixels%3D1.7976931348623157e%252B308%26maxSizeOfCachedTiles%3D200%26maxCountOfVisibleTiles%3D200"> Web-Map-Client (LoD3 models combined with converted OpenDRIVE dataset) Creation guideline: Creating LoD3 Models Based on Point Clouds License:(CC BY-SA 4.0) ![LoD3 Road Space Models with Point Clouds](https://github.com/MarijaKnezevic/SAVeNoW-Katalog/blob/main/images/LoD3%20Road%20Space%20Models-lod3-models-citygml-with-point-clouds.png?raw=true) ![LoD3 Road Space Models](https://github.com/MarijaKnezevic/SAVeNoW-Katalog/blob/main/images/LoD3%20Road%20Space%20Models-lod3-models-citygml.png?raw=true) ![LoD3 Road Space Models – 3D Overview](https://github.com/MarijaKnezevic/SAVeNoW-Katalog/blob/main/images_and_videos/LoD3%20Road%20Space%20Models-lod3-models-citygml-overview-3d.png?raw=true)
[{"maintainer_email": "benedikt.schwab@tum.de", "maintainer_name": "Benedikt Schwab", "phone": "", "role": ""}]
This data is used to validate and parameterise the bicycle simulator at DLR and develop methods for the comparisson between real data and simulator data. The aim is to identify realistic dynamic behaviour in the simulator data. The real data was gathered using an instrumented bicycle which performed the same scenarion on the real research intersection in Braunschweig. This data can be used for comparisson with other instrumented bicycles.
Data of an instrumented bicycle on the research intersection in Braunschweig
Micro-mobility modes such as e scooters are gaining increasing popularity, but e-scooter riders have high crash/injury risks. Virtual assessment of traffic safety measures, such as automated driving functions, requires valid models of all road users, including their interactions and responses to threats. This paper focuses on process models of threat response and crash avoidance of e-scooter riders, a crucial aspect of safety assessment. The response latency and the capability for crash avoidance vary considerably among e-scooter riders. We propose threat response models involving cognitive, dynamic and kinematic subprocesses. These models define key parameters that determine threat response characteristics. To capture the individual variability of these features, we present a study in which 36 subjects performed e-scooter riding tasks designed to reproduce the subprocesses required for crash avoidance. The measurements were supported by a semantic questionnaire. The key measured parameter distributions included response times, longitudinal decelerations, lateral accelerations, attainable curvatures and times required for countersteering. Although subjects were clearly motivated to realize their best performance in the e-scooter riding tasks, the proportions of poorer performances (e.g., high latencies, slow braking, or inadequate dodging maneuvers) and their magnitudes are of crucial importance for simulative assessment of safety impacts of automated driving or other traffic measures. The identified characteristics can be used in traffic simulations to represent e-scooter behavior in general and, in incipient conflict situations, to simulate threat response processes, including the failure of braking or dodging maneuvers, with a high degree of realism. [Watch braking_output video](https://thireks.de/wp-content/uploads/2023/04/braking_output.mp4) [Watch output_bike video](https://thireks.de/wp-content/uploads/2023/04/output_bike.mp4)
[{"maintainer_email": "pascal.brunner@carissma.eu", "maintainer_name": "Pascal Brunner", "phone": "", "role": "contact person"}, {"maintainer_email": "felix.froehling@carissma.eu", "maintainer_name": "Felix Fröhling", "phone": "", "role": "contact person"}]
Publication: An E-Scooter Safety Experiment -Design, Methodology and Results
Publication: Safety impacts of rising urban micromobility: statistical analysis of e-scooter use and risky rider behavior in Ingolstadt, Germany
The THI is particularly interested in the aspect of inclusion. Our main contribution was the implementation of a participatory workshop on the topic of "Female Mobility" with the question of what requirements women have for indoor spaces and shared mobility. The workshop complements two earlier workshops with younger and older women. One exciting partial result, for example, is the desire for a low-threshold "emergency button" to provide quick relief in the event of a subjectively perceived threat. According to the participants, this could be implemented using a virtual assistant, for example. The "Female Mobility" workshop was linked to related workshops and accepted for publication at the AutomotiveUI 2022 conference. ![Main design implications – Women’s Security Needs](https://github.com/MarijaKnezevic/SAVeNoW-Katalog/blob/main/images/Main%20design%20implications%20-%20Women%E2%80%99s%20Security%20Needs.png?raw=true) Image: Main design implications (from left to right): 1) emergency button, 2) buddy system, 3) digital companion. ©Martina Schuß.
[{"maintainer_email": "Andreas.Loecken@thi.de", "maintainer_name": "Andreas Löcken", "phone": "", "role": ""}]
Publication: You’ll Never Ride Alone: Insights into Women’s Security Needs in Shared Automated Vehicles
The OpenDRIVE dataset contains a road network of around 2.4km in the inner city of Ingolstadt close to the city hall. Moreover, a rich set of road objects (trees, city furniture, traffic signs) are mapped and 9 intersections are included. The dataset follows the [OpenDRIVE standard](https://www.asam.net/standards/detail/opendrive/) by ASAM and can thus be used by a broad range of tools including driving and traffic simulators.
OpenDRIVE dataset: Ingolstadt innercity city halls
[{"maintainer_email": "3D Mapping Solutions GmbH", "maintainer_name": "", "phone": "", "role": ""}]
![Grafana Logo](https://grafana.com/static/img/grafana/redesign-dashboard_home.png) ##Übersicht Grafana ist eine plattformübergreifende Open-Source-Anwendung zur grafischen Darstellung von Daten aus verschiedenen Datenquellen wie z. B. InfluxDB, MySQL, PostgreSQL, Prometheus und Graphite. Die erfassten Rohdaten lassen sich anschließend in verschiedenen Anzeigeformen ausgeben und lassen sich anschließend zu so genannten Dashboards zusammenfügen. Die Anzeigemöglichkeiten und Datenquellen können zudem mittels Plug-ins erweitert werden. Grafana wird häufig für Sensor-Monitoring und Überwachungsanwendungen genutzt, und kann in Kombination mit Datenbankensowohl Echtzeit- als auch Historische Zeitreihen erzeugen. Verschiedenste Möglichkeiten zur Visualisierung und farbliche Anpassungen ermöglichen die Erschaffung von informativen und ästhetisch ansprechenden Grafen. ##Visualisierung Grafana erlaubt die Darstellung von Datenströmen in verschiedensten Visualisierungsformen. Die Grafen sind dabei responsiv und können interaktiv bedient werden. Grafana ist für alle gängigen Betriebssysteme verfügbar und kann via Docker genutzt werden. Eine Möglichkeit des Cloud-Hostings besteht ebenfalls. Das Erstellen von Dashbaords ist intuitiv und erfolgt über den Webclient und eine grafische Benutzeroberfläche. [Watch the Grafana Visualization Video](https://grafana.com/video/visualize.mp4)
[{"maintainer_email": "info(at)grafana.com", "maintainer_name": "Grafana Labs", "phone": "", "role": ""}]
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The *A2D2 ROS Preparer* is a software tool that converts the [Audi Autonomous Driving Dataset (A2D2)](https://www.a2d2.audi/a2d2/en.html) to a [Robot Operating System](https://www.ros.org/) (ROS) bag. The [sensor setup](https://www.a2d2.audi/a2d2/en/sensor-setup.html) of the A2D2 vehicle includes five LiDARs, six cameras, bus signals and is structured in a dataset-specific form. The preparation for ROS enables the development of subsequent processes and algorithms to be more universally applicable, as ROS is a widely used robotics middleware. Moreover, ROS offers a variety of software libraries and tools that can be employed directly. The following video shows the ROS visualization tool [rViz](https://wiki.ros.org/rviz) playing back this dataset: [![Watch the video](https://img.youtube.com/vi/uoTmNCU2IDM/0.jpg)](https://www.youtube.com/watch?v=uoTmNCU2IDM) Within the [SAVeNoW research project](https://savenow.de), the *A2D2 ROS Preparer* is used for executing a simultaneous localization and mapping (SLAM) algorithm on the vehicle dataset.
Dieses Video stellt das Teilprojekt MSA vor. Im Rahmen der Wissenschaftsgalerie wurde dieses Video genutzt, um den Bürgern in kompakter Version das Teilprojekt zu erläutern. Um das übergeordnete Ziel von SAVeNoW zu erreichen, ist ein hierfür geeigneter, einheitlicher Datenmanagementansatz unabdingbar. Deshalb werden im AP MSA wichtige Querschnittsaufgaben übernommen, die es den anderen Arbeitspaketen ermöglichen werden, auf eine einheitliche Datenmodellstruktur und -architektur zurückzugreifen. Basierend auf einer systematischen Anforderungsanalyse wird ein Konzept für eine verteilte, offene Systemarchitektur entwickelt, deren Komponenten über eine „Ressource Registry“ zentral verwaltet und aufeinander abgestimmt werden. Die Umsetzung dieses Konzeptes erfolgt dann auf Basis einer Cloud-Infrastruktur-Lösung. Ziel der Integration des virtuellen und digitalen Testfeldes ist der „Proof of Concept“, wobei jedoch auch die Übertragbarkeit auf andere Städte bzw. Anwendungsfälle und die Skalierbarkeit der digitalen und virtuellen Testfeldsysteme berücksichtigt werden.
Ergebnisse der Onlineumfrage zum Mobilitätsverhalten und Einstellung zu automatisierten Mobilitätskonzepten in Ingolstadt im Zeitraum Oktober 2021 - März 2022. Diese Daten flossen in Entscheidungen hinsichtlich des Interieur-Designs geteilter, automatisierter Shuttlebusse ein und stellten somit eine Entscheidungsgrundlage für den weiteren Verlauf Mobilitätskonzeptentwicklung im Projekt dar. Bei Interesse an den Daten bitte fabian.schlichtherle@iktd.uni-stuttgart.de kontaktieren!
Dieses Paper diskutiert die wichtigsten Ergebnisse der Mobilitätsumfrage Ingolstadt, welche zu Beginn des SAVeNoW-Projekts in Ingolstadt mit Bürgerinnen und Bürgern durchgeführt wurde. Die Ergebnisse der Umfrage waren Grundlage für das weitere Vorgehen im Projekt hinsichtlich der Gestaltung von Innenräumen geteilter, automatisierter Fahrzeuge. Das Paper ist verfügbar unter https://doi.org/10.54941/ahfe1003797
Enhancing User Acceptance of Shared Automated Vehicles
The storytelling map integrates various data produced in the SAVeNoW project with the aim of demonstrating different scenarios and showing different project products. In the Storymaping tool, it is possible to see a number of different applications, used data (pointcloud, OpenDrive Models, High-resolution models in FBX format), simulations (Raw data acquisition for traffic simulation, SUMO traffic simulation, A2D2 test drive in the LOD3 area) and video demonstrations from different project partners. ![StoryMap 1](https://github.com/MarijaKnezevic/SAVeNoW-Katalog/blob/main/images/StoryMap-1.png?raw=true) Figure 1: View of the storymaping tool in which the combinations of different data types are displayed [![SAVeNoW Map](https://github.com/MarijaKnezevic/SAVeNoW-Katalog/blob/main/images/Savenow-Map.png?raw=true)](https://example.com) Figure 2: Map view in which an object has been selected and the saved metadata are displayed
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Link to the Story Map online application. It is publicly accessible.
SAVeNoW Story map for guided exploration
Link to the 3D Viewer online application. It is publicly accessible.
Map web application for interactive exploration of the generated and used 3D geoinformation from Ingolstadt
This data was used to validate and parameterise the bicycle simulator at DLR and develop methods for the comparisson between real data and simulator data. The aim is to identify realistic dynamic behaviour in the simulator data. The data of the bicycle simulator of all participants is contained here. This data can be used for comparisson with other simulators
Bicycle simulator study on digital map of research intersection in Braunschweig
[{"maintainer_email": "melina.bergen@dlr.de", "maintainer_name": "Melina Bergen", "phone": "", "role": ""}]
Digitale Karte des Forschungskreuzungs in Braunschweig
##Überblick Der Capabilities - Viewer liefert eine leicht verständliche Anzeige der Capabilities eines bestimmten Online-Dienstes. Bei den Capabilities handelt es sich um eine Liste der Operationen, die ein bestimmter Online-Dienst in der Lage ist auszuführen. Üblicherweise werden die Capabilities in einem XML-Codierten Dokument geliefert, der Capabilities-Viewer liest dieses Dokument ein und stellt es gut lesbar dar. Der Capabilities - Viewer wird von der Geodateninfrastruktur Bayern betrieben. ###Unterstützt vom Capabilities - Viewer werden die folgenden Dienste: - WMS (Web Map Service) - WFS (Web Feature Servcie) - WMTS (Web Map Tile Service) ##Verwendung Zur Anzeige der Capabilities ist lediglich der Link des entsprechenden Online-Dienstes notwendig. Dieser wird (ohne Parameter, nur der vordere Teil bis zum Fragezeichen) in die Adressleiste eingegeben. Anschließend muss die korrekte Bezeichnung des Dienstes ausgewählt werden (WMS, WFS oder WMTS). Falls erforderlich ist ein Login mit Zugangsdaten ebenfalls möglich. Es kann zwischen zwei verschiedenen Ausgabeformaten unterschieden werden, HTML entspricht der gut lesbaren Darstellung, und XML den Rohdaten des Capabilities-Dokuments. Nachdem die Capabilities in HTML-Form abgerufen worden sind können sie rechts oben über einen gesondert generierten Link geteilt werden. Dadurch verändert sich die URL in der Adresszeile des Browsers, diese URL kann nun verwendet werden um einer anderen Person dasselbe Dokument zukommen zu lassen.
[{"maintainer_email": "poststelle@ldbv.bayern.de", "maintainer_name": "Landesamt für Digitalisierung, Breitband und Vermessung", "phone": "", "role": "contact person"}]
Link zur Startseite des Capabilities- Viewer
Dieser Link führt zu einem Beispielaufruf der Capabilities eines WMS, welcher Digitale Orthophotos in einer Auflösung von bis zu 80m cm liefert (DOP80)
Dieser Datensatz beinhaltet die daten zu den Versuchsfahrten des DLR-Forschunsträgers View Car II in Interaktion mit Radfahrenden im Use Case "Rechtsabbiegendes Kfz vs. geradeausfahrender Radfahrer" an der Ingolstädter Forschungskreuzung Ringler-/Hindenburgstraße vom 13.-14.09.2022 sowie vom 27.-28.06.2023. Mit dieser Aufzeichnung versucht das DLR zwei Fragestellungen zu beantworten: zum einen die Fusion der mit dem Fahrzeug erhobenen LiDAR-Daten mit den infrastrukturseitig von der Forschungskreuzungskamera aufgezeichneten Bilddaten. Zum anderen wurde orchestrierte Interaktionsmanöver mit dem Fahrrad in dem oben genannten use case gefahren, so dass in diesen Daten auch kritische und atypische Situationen enthalten sein können. Diese Daten sind somit die Grundlage für die Beantwortung mehrerer Forschungsfragen des DLR in dem Forschungsprojekt SAVeNoW. Es handelt sich dabei um datenschutzkonforme, unbearbeitete Rohdaten, die von den DLR-Mitarbeitenden benötigt, aber auch von Konsortialpartnern angefragt wurde. Die Daten beinhalten: GPS-Position und -Zeit, LiDAR-Punktwolken von Dach-LiDAR sowie Punktwolken und klassifierte Objekte von Front- und Heck-LiDARs. Konsortialmitarbeitende können im Rahmen des Konsortialvertrages die Daten auf Anfrage nutzen.
[{"maintainer_email": "marek.junghans@dlr.de", "maintainer_name": "Marek Junghans", "phone": "+493067055214", "role": ""}, {"maintainer_email": "clarissa.boeker@dlr.de", "maintainer_name": "Clarissa Böker", "phone": "+49 531 295 3482", "role": "contact person"}]
Simulation und Wirkungsanalyse von Maßnahmen (SWM) ist ein Arbeitspaket in [SAVeNoW Projekt](https://savenow.de/de/). In diesem Arbeitspaket erfolgt die Entwicklung und Bewertung von Maßnahmen, wie hochautomatisiertes und vernetztes Fahren auf den städtischen Verkehr, bezüglich der Domänen Verkehrssicherheit, -emission und -effizienz. Dafür werden durch standardisierte Schnittstellen Anwendungen aus dem Projekt SAVeNoW mit den weiterentwickelten Modellen aus AP VTF sowie den Daten aus dem AP DTF verwendet. Um die Wirkungsanalyse von Maßnahmen durchzuführen, wird einerseits die aktuelle Situation auf der Straße simuliert, um eine Referenzbasis zu erzeugen. Dabei wird zwischen makro-, mikro-, und submikroskopischer Tiefe unterschieden. Die Simulationsergebnisse der unterschiedlichen Granularitätsstufen können untereinander abgeglichen werden und somit auch Ergebnisse aus submikroskopischen Simulationen, welche auf Grund der Komplexität nur in ausgewählten Streckenabschnitten stattfinden, auf das gesamte Ingolstädter Straßennetz extrapoliert werden. Anschließend können Veränderungen (wie das Implementieren von automatisierten Fahrzeugen, oder städtebauliche und verkehrstechnische Maßnahmen wie Lane Free Traffic) vorgenommen werden und erneut unter diesen Bedingungen die Simulationen durchgeführt werden. In einer Vorher-Nachher Analyse kann dann durch statistische Tests der Effekt ermittelt werden. Dabei können nicht nur akute Verkehrsprobleme simulativ in „was-wäre-wenn“-Szenarien untersucht, bewertet und Handlungsoptionen aufgezeigt, sondern es können auch verkehrs- und städtebauliche Planungen vor der Maßnahmenumsetzung erfolgen und bewertet werden. Dieser “Zukunftsblick” kann auch politische Entscheidungsträger unterstützen, Maßnahmen und verkehrliche Richtlinien auf das komplexe System Verkehr (unter gleichzeitiger Berücksichtigung eventueller Nebenwirkungungen der Domänen Verkehrssicherheit, -emission und -effizienz) zu bewerten, sowie entscheidend dazu beitragen automatisierte Fahrfunktionen in gewissen Bereichen freizugeben.
Simulation und Wirkungsanalyse von Maßnahmen (SWM)
[{"maintainer_email": "", "maintainer_name": "Technische Hochschule Ingolstadt (THI)", "phone": "", "role": ""}]
![3D Viewer Motorway Interchange](https://github.com/MarijaKnezevic/SAVeNoW-Katalog/blob/main/images/3D-Viewer%20Motorway%20Interchange%20in%20Ingolstadt_01.png?raw=true) Example: Visualization of the Motorway Interchange in Ingolstadt in the viewer Each TrafficArea contains information on function, area in square meter and the IDs of the corresponding OpenDRIVE referenceline (for driving lanes). This includes TrafficAreas with multiple functions such as driving lane, crosswalk or bike lane. Each TrafficArea can belong to multiple OpenDRIVE referencelines. Note that geometries do not overlap (non-redundant). The image below shows a query of all TrafficAreas belonging to an OpenDRIVE referencline with id = 3124035 (highlighted in yellow). ![3D Viewer Motorway Interchange 02](https://github.com/MarijaKnezevic/SAVeNoW-Katalog/blob/main/images/3D-Viewer%20Motorway%20Interchange%20in%20Ingolstadt_02.png?raw=true)
3D-Viewer Motorway Interchange in Ingolstadt
##Due to the large number of individual objects in this demo, the web-client might take a moment to load. The Google Chrome web browser is recommended to view this visualization.
Um das übergeordnete Ziel dieses Projektes - nämlich eine intelligente und transparente Planung und Steuerung des Verkehrsgeschehens von morgen durch Simulation - zu erreichen, ist ein hierfür geeigneter, einheitlicher Datenmanagementansatz unabdingbar. Deshalb werden im Arbeitspaket MSA wichtige Querschnittsaufgaben übernommen, die es den anderen Arbeitspaketen ermöglichen werden, auf eine einheitliche Datenmodellstruktur und -architektur zurückzugreifen. Basierend auf einer systematischen Anforderungsanalyse wird ein Konzept für eine verteilte, offene Systemarchitektur entwickelt, deren Komponenten über eine „Ressource Registry“ zentral verwaltet und aufeinander abgestimmt werden. Die Umsetzung dieses Konzeptes erfolgt dann auf Basis einer Cloud-Infrastruktur-Lösung. Ziel der Integration des virtuellen und digitalen Testfeldes ist der „Proof of Concept“, wobei jedoch auch die Übertragbarkeit auf andere Städte bzw. Anwendungsfälle und die Skalierbarkeit der digitalen und virtuellen Testfeldsysteme berücksichtigt werden.
Modellstrukturierung und Architektur (MSA)
Abstract: A highly accurate reference vehicle state is a requisite for the evaluation and validation of Autonomous Driving (AD) and Advanced Driver Assistance Systems (ADASs). This highly accurate vehicle state is usually obtained by means of Inertial Navigation Systems (INSs) that obtain position, velocity, and Course Over Ground (COG) correction data from Satellite Navigation (SatNav). However, SatNav is not always available, as is the case of roofed places, such as parking structures, tunnels, or urban canyons. This leads to a degradation over time of the estimated vehicle state. In the present paper, a methodology is proposed that consists on the use of a Machine Learning (ML)-method (Transformer Neural Network—TNN) with the objective of generating highly accurate velocity correction data from On-Board Diagnostics (OBD) data. The TNN obtains OBD data as input and measurements from state-of-the-art reference sensors as a learning target. The results show that the TNN is able to infer the velocity over ground with a Mean Absolute Error (MAE) of 0.167 km/h (0.046 m/s) when a database of 3,428,099 OBD measurements is considered. The accuracy decreases to 0.863 km/h (0.24 m/s) when only 5000 OBD measurements are used. Given that the obtained accuracy closely resembles that of state-of-the-art reference sensors, it allows INSs to be provided with accurate velocity correction data. An inference time of less than 40 ms for the generation of new correction data is achieved, which suggests the possibility of online implementation. This supports a highly accurate estimation of the vehicle state for the evaluation and validation of AD and ADAS, even in SatNav-deprived environments.
Generation of Correction Data for Autonomous Driving by Means of Machine Learning and On-Board Diagnostics
[{"maintainer_email": "eduardo.sanchezmorales@thi.de", "maintainer_name": "Alberto Flores Fernández", "phone": "", "role": "contact person"}]
Der BayernAtlas ist eine Internetanwendung zum Betrachten amtlicher Karten und Luftbilder der Bayerischen Vermessungsverwaltung. Für Privatanwender, Fachanwender und Smartphone-Nutzer oder als Anfahrtsplan für die eigene Homepage: Der BayernAtlas liefert für jeden Anwendungsbereich eine Lösung. Er enthält Luftbilder, eine zoombare Internetkarte, amtliche topographische Karten und Übersichtkarten, eine inhaltsreduzierte Ausgabe der Flurkarte (Parzellarkarte), historische Karten, dreidimensionale Gelände- und Gebäudedaten, saisonale Themenkarten und vieles mehr. Neben der Kartennavigation bietet der BayernAtlas zusätzliche Funktionen und Werkzeuge.
Die Startseite des BayernAtlas zeigt ganz Bayern in einer Thematischen Karte.
Der Schwerpunkt von 3D Mapping Solutions im Projekt SAVE NOW ist die Bereitstellung einer digitalen, hochgenauen Referenzkarte für das Straßennetz des Testfeldes als Grundlage für Demonstration und Simulation. Für die Erfassung der Straßennetze für die Basiskarte stehen mehrere Multisensor-Messsysteme auf Fahrzeugbasis zur Verfügung. Jedes Fahrzeug wird mit zwei Spezialscannern ausgerüstet. Beide Laserscanner werden parallel am Fahrzeug betrieben und nehmen aus unterschiedlichen Perspektiven die Fahrbahn auf. Auf diese Weise können „Schatten“ durch Messhindernisse minimiert und die Profildichte und Redundanz erhöht werden. Der Aufnahmebereich ist nicht auf den Fahrstreifen begrenzt, da jeder Scanner bei einer Reichweite bis zu 100 m ein 360° Vollprofil aufnimmt. Pro Sekunde werden pro Scanner etwas mehr als 1 Mill. Punkte gemessen. Zusätzlich werden die befahrenen Straßen dabei jeweils mit bis zu 8 Messkameras aufgenommen. Diese gewährleisten, dass alle Einzelobjekte im Befahrungskorridor photogrammetrisch einwandfrei dreidimensional bestimmt und mit den benötigten Attributen versehen werden können. Der Kameraaufbau selbst ist flexibel, so dass in der Regel Frontkameras, Seitenkameras und bei Bedarf auch Kameras für die Erfassung der Fahrbahnoberfläche mitgeführt werden können. Der durch hochgenaue Digitalisierung der Oberfläche der automobilen Teststrecke gewonnene Datensatz dient als Grundlagedaten für Fahrsimulationsanwendungen und als Referenzinformation für fortgeschrittene Fahrassistenzsysteme. Dieser Datensatz beinhaltet: - xodr-Daten des Prio2 -Bereiches ( Roadnetworklength - 54.39 km) - Umfasst Kartendaten des unten gezeigten Bereiches inklusive Lanes, Objekten und Signalen
Figma Prototype des fiktiven Ridepooling Dienstes "muvit". Der Protoyp ist als eine "Mobility-as-a-Service-App" ausgelegt und zeigt verschiedene Mobilitätsalternativen an, um vom Bahnhof in Schwäbisch Gmünd in ein etwas außerhalb gelegenes Wohngebiet zu gelangen. Der gesamte Buchungsprozess lässt sich lediglich für das autonome Shuttle durchklicken. Dieser Prototyp wurde im Projekt im Rahmen eines Wizard of Oz Versuchs verwendet, um Versuchspersonen eine möglichst realistische Nutzungserfahrung eines geteilte, automatisierten Fahrzeugs zu bieten. ![muvit MaaS 1](https://github.com/MarijaKnezevic/SAVeNoW-Katalog/blob/main/images/muvit_MaaS_1.jpg?raw=true) ![muvit MaaS 2](https://github.com/MarijaKnezevic/SAVeNoW-Katalog/blob/main/images/muvit_MaaS_2.jpg?raw=true) [![Watch the video](https://img.youtube.com/vi/RUlqLIOpTE8/0.jpg)](https://www.youtube.com/watch?v=RUlqLIOpTE8)
[{"maintainer_email": "fabian.schlichtherle(at)iktd.uni-stuttgart.de", "maintainer_name": "Fabian Schlichtherle", "phone": "", "role": "contact person"}]
Figma-Prototype einer Mobility-as-a-Service App von "muvit", einem fiktiven Ridepoolinganbieter
## Übersicht Digitale Orthophotos (DOP) sind vollständig entzerrte, maßstabsgetreue Luftbilder auf Grundlage der Bayernbefliegung. Bislang wurde das DOP mithilfe des Digitalen Geländemodells (DGM) entzerrt. Ab 2018 kommt das Digitale Oberflächenmodell (DOM) zum Einsatz. In einem Turnus von 2 Jahren wird abwechselnd Bayern-Nord/Bayern-Süd, abgegrenzt nach Planungsregionen, beflogen. Die Bodenpixelgröße des DOP80 beträgt 80cm und ist somit für Darstellungsmaßstäbe von ca. 1:8.000 und kleiner geeignet. Bei größeren Darstellungsmaßstäben tritt die grobe Pixelstruktur des Bildes in Erscheinung. Das DOP80 steht über den WMS in Echtfarben (RGB) und in Graustufen zur Verfügung. Das DOP 80 steht über einen [OGC-Konformen](https://www.ogc.org/) WebMap-Service (WMS) in echtfarben zur Verfügung. Für eine anderweitige Nutzung der Daten außerhalb des WMS-Dienstes fällt ein Bereitstellungentgelt nach Aufwand an. ## Datenqualität Die Digitalen Orthophotos werden aus Orientierten Luftbildern und dem Digitalen Geländemodell (DGM) abgeleitet. Die Orientierten Luftbilder werden mit digitalen Luftbildkameras mit einer Farbtiefe von 12 bit aufgenommen. Über ein digitales Verfahren werden die Verzerrungen des Orientierten Luftbildes maßstabsgetreu korrigiert und auf die Kartenebene projeziert; dadurch erhält das Orthophoto die Eigenschaften einer Karte. Das DOP wird mit einer Farbtiefe von 8 bit gespeichert. Die Lagegenauigkeit ist im Wesentlichen von der Qualität des vorhandenen Digitalen Geländemodells abhängig.
[{"maintainer_email": "service@geodaten.bayern.de", "maintainer_name": "Landesamt für Digitalisierung, Breitband und Vermessung", "phone": "+49 89 2129-1111", "role": "contact person"}]
Ein Link zum BayernAtlas, welcher automatisch den DOP80 Layer einbindet. Nach Öffnen des Links muss der Layer "DOP80 (Farbe)" manuell ausgewählt werden und es muss Nutzername und Password geschrieben werden. Der Layer wird erst ab einer gewissen Zoomstufe sichtbar.
Um WMS-Dienste zu zugreifen brauchen Sie eine Kennung und das Passwort.
Capabilities Viewer mit eingebundenem Link zum Datensatz
Weitere Erläuterungen zum WMS Dienst auf GeoDatenOnline
Dieses Video stellt das Teilprojekt VTF vor. Im Rahmen der Wissenschaftsgalerie wurde dieses Video genutzt, um den Bürgern in kompakter Version das Teilprojekt zu erläutern. Das Arbeitspaket VTF hat zum Ziel verschiedene Datenmodelle zu erzeugen, zu einem ganzheitlichen virtuellen Regionenmodell Ingolstadt zu integrieren sowie auf dieser Basis Simulationsmodelle sowie -werkzeuge und Werkzeugketten zu erforschen. Ergebnisse werden in interaktiven Demonstratoren veranschaulicht und es werden Minimal Viable Products für andere Arbeitspakete und weiterführende Anwendungen bereitgestellt. Dabei ist es ein zentrales Anliegen, die Simulationsmodelle möglichst plattformunabhängig sowie modular auszulegen und somit verschiedene Werkzeugketten Stakeholder- und Use-Case-spezifisch zur Verfügung zu stellen. Es soll eine Referenzarchitektur für virtuelle Testfelder zur Absicherung, Planung sowie Maßnahmenbewertung und Optimierung von automatisierter und vernetzter Mobilität im urbanen Umfeld entstehen. Um diese Ziele zu erreichen sind folgende Unterarbeitspakete (UAP) geplant.
The dynamic driving simulator is equipped with a 6 degrees of freedom motion system and a visual system with 200 degree field of view. The motion system allows for realistic driving movements with an in-built vehicle dynamics model. It is suitable for both human and automated driving studies.
[{"maintainer_email": "maya.sekeran@tum.de", "maintainer_name": "Maya Sekeran", "phone": "", "role": "contact person"}]
Here we show some images of how the driving simulator looks like. Username and Password are required. Please contact Maintainer
Dieses Netz wurde verwendet, um den fahrstreifen-freien Verkehr auf der A9 zu simulieren, der dann in den Fahrsimulator für Human-in-the-Loop-Experimente integriert wurde.
Sumo Netz für fahrstreifen-freien Verkehr
[{"maintainer_email": "maya.sekeran@tum.de", "maintainer_name": "Maya Sekeran", "phone": "", "role": ""}]
Entwurf eines 3D-Blender Modells der Außenfläche eines Smart Mobility Hubs. Dieses dient im SAVeNoW-Projekt dazu, einen ganzheitlichen Blick auf die Nutzung geteilter, automatisierter Fahrzeuge sowie anderer Mobilitätskonzepte zu gewinnen. Das Modell kann genutzt werden, um in Virtual Reality einen Eindruck der möglichen Architektur und des Aufbaus einer "Umsteigezentrale" zu erhalten, in der in Zukunft bspw. Mobilitätskonzepte für die erste/letzte Meile gewechselt werden.
Entwurf der Außenfläche eines Smart Mobility Hubs
## Übersicht Dieses Dokument soll dabei helfen die Zuordnung eines Datensatzes zu den Gruppen zu verstehen, sowie die Suche von Datensätzen anhand eins Zeitraums oder einer räumlichen Suchmaske zu erklären. Alle Einträge im Katalog können verschiedenen Gruppen zugeordnet werden, um die Einordnung Recherche der Informationen für Smarte Städte und Regionen einfach zu gestalten. Es gibt drei verschiedene Arten von Gruppen: **[Hauptkategorien](https://wiki.tum.de/pages/viewpage.action?pageId=1206223471)** und **[Themen](https://wiki.tum.de/pages/viewpage.action?pageId=1206223509)** ## Zuordnung zu den Gruppen ### Hauptkategorien Jeder Datensatz muss genau einer der Hauptkategorien zugordnet sein. ### Liste der Hauptkategorien: - [Datensatz und Dokumente](https://wiki.tum.de/pages/viewpage.action?pageId=1206223062) - [Projekt](https://wiki.tum.de/pages/viewpage.action?pageId=1206223391) - [Online-Anwendung](https://wiki.tum.de/pages/viewpage.action?pageId=1206223596) - [Geoobjekt](https://wiki.tum.de/pages/viewpage.action?pageId=1206223177) - [Gerät/Ding](https://wiki.tum.de/pages/viewpage.action?pageId=1206223183) - [Online-Dienst](https://wiki.tum.de/pages/viewpage.action?pageId=1206223594) - [Digitaler Zwilling](https://wiki.tum.de/pages/viewpage.action?pageId=1206223084) - [Software](https://wiki.tum.de/pages/viewpage.action?pageId=1206223424) - [Methode](https://wiki.tum.de/pages/viewpage.action?pageId=1206223379) ### Themen Jeder Datensatz kann einem oder mehreren dieser Themen zugordnet werden. ### Liste der Themen: - Stadtplanung - Umwelt - Mobilität - Tourismus & Freizeit - Gesundheit - Verwaltung - Energie - Informations-Technologie - Wohnen - Bildung - Bauen - Arbeiten - Handel - Kultur - Landwirtschaft - Gewerbe / Handwerk
Erläuterung der Gruppen in der Katalogplattform
Erklärung wesentlicher Begriffe im Zusammenhang mit SDDI
Der Schwerpunkt von 3D Mapping Solutions im Projekt SAVE NOW ist die Bereitstellung einer digitalen, hochgenauen Referenzkarte für das Straßennetz des Testfeldes als Grundlage für Demonstration und Simulation. Für die Erfassung der Straßennetze für die Basiskarte stehen mehrere Multisensor-Messsysteme auf Fahrzeugbasis zur Verfügung. Jedes Fahrzeug wird mit zwei Spezialscannern ausgerüstet. Beide Laserscanner werden parallel am Fahrzeug betrieben und nehmen aus unterschiedlichen Perspektiven die Fahrbahn auf. Auf diese Weise können „Schatten“ durch Messhindernisse minimiert und die Profildichte und Redundanz erhöht werden. Der Aufnahmebereich ist nicht auf den Fahrstreifen begrenzt, da jeder Scanner bei einer Reichweite bis zu 100 m ein 360° Vollprofil aufnimmt. Pro Sekunde werden pro Scanner etwas mehr als 1 Mill. Punkte gemessen. Zusätzlich werden die befahrenen Straßen dabei jeweils mit bis zu 8 Messkameras aufgenommen. Diese gewährleisten, dass alle Einzelobjekte im Befahrungskorridor photogrammetrisch einwandfrei dreidimensional bestimmt und mit den benötigten Attributen versehen werden können. Der Kameraaufbau selbst ist flexibel, so dass in der Regel Frontkameras, Seitenkameras und bei Bedarf auch Kameras für die Erfassung der Fahrbahnoberfläche mitgeführt werden können. Der durch hochgenaue Digitalisierung der Oberfläche der automobilen Teststrecke gewonnene Datensatz dient als Grundlagedaten für Fahrsimulationsanwendungen und als Referenzinformation für fortgeschrittene Fahrassistenzsysteme. Dieser Datensatz beinhaltet: - xodr-Daten des Prio2 -Bereiches ( Roadnetworklength - 23.33 km) - Umfasst Kartendaten des unten gezeigten Bereiches inklusive Lanes, Objekten und Signalen
Smart District Data Infrastructure (SDDI) enabled Docker images for CKAN which is used for deployment of this catalog. The repository provides [CKAN](https://github.com/ckan) Docker images for the [sddi-ckan-k8s](https://github.com/tum-gis/sddi-ckan-k8s) Helm chart. The images contain CKAN itself compiled with a set of CKAN extension to add functionality required for the SDDI concept and beyond that. All images are available form ghcr.io/tum-gis Github container registry. See packages for all image flavors and tags.
Detailed Streetspace model generated from OpenDRIVE data (textured with DOP20) Including diving lanes, crosswalks, bike lanes, sidewalks, markings, vegetation and city furniture (traffic signs, traffic lights, lanterns, etc.). The original OpenDRIVE data was produced by [3D Mapping Solutions GmbH](https://www.3d-mapping.de/) The traffic sign models were provided by [Software-Service John GmbH | VIS-All® 3D](https://vis-all.de/bestellen/3d-verkehrszeichen) ![3D Viewer Detailed Streetspace model OpenDRIVE](https://github.com/MarijaKnezevic/SAVeNoW-Katalog/blob/main/images/3D-Viewer%20Detailed%20Streetspace%20model%20OpenDRIVE.PNG?raw=true) Example_1: Visualization of one road intersection in the viewer
3D-Viewer Detailed Streetspace model OpenDRIVE
[{"maintainer_email": "christof.beil@tum.de", "maintainer_name": "Christof Beil", "phone": "", "role": ""}]
Main goals of this project is to detect, track and obtain velocity information of seven different traffic actors (Escooter, Pedestrians, Cyclists, Motorcycle, Car, Truck, Bus) from a video footage of a traffic intersection in Ingolstadt. This project is a part of SaveNoW, where all these data are used to create a digital twin of Ingolstadt for simulation purposes. ![Overview](https://github.com/MarijaKnezevic/SAVeNoW-Katalog/blob/main/images/Overview.png?raw=true) This algorithm has been specially trained to distinguish between cyclists, e-scooter riders and pedestrians. This data is important to better study the traffic density and the behavior of e-scooters. The weights of the Network are currently not part of the Github repo. If you are interessted in the weights, please contact Pascal Brunner.
Traffic Camera Tracking Software (SAVeNoW)
[{"maintainer_email": "felix.froehling(at)carissma.eu", "maintainer_name": "Felix Fröhling", "phone": "", "role": "contact person"}, {"maintainer_email": "pascal.brunner@carissma.eu", "maintainer_name": " Pascal BrunnerPascal Brunner", "phone": "", "role": "contact person"}]
Main goals of this project is to detect, track and obtain velocity information of seven different traffic actors (Escooter, Pedestrians, Cyclists, Motorcycle, Car, Truck, Bus) from a video footage of a traffic intersection in Ingolstadt. This project is a part of SaveNoW, where all these data are used to create a digital twin of Ingolstadt for simulation purposes.
The repository includes the Code for thr Master Thesis Project about Trajectory Extraction from a Traffic Camera at an existing traffic intersection in [Ingolstadt](https://www.openstreetmap.org/#map=19/48.77508/11.42505). ![Traffic Monitoring Demo](https://github.com/EFS-OpenSource/TrafficMonitoring/blob/master/docs/demo.gif?raw=true) The main project part is in this [folder](https://github.com/EFS-OpenSource/TrafficMonitoring/tree/master/traffic_monitoring) which contains a python script for training, evaluating and running a neuronal network, a tracking algorithm and extraction the trajectories to a csv file. The project is separated in different parts, at first a toolkit for capturing the live RTSP videostream from the camera. [see here](https://github.com/EFS-OpenSource/TrafficMonitoring/blob/master/camera_stream_recording/README.md) ![Left Intersection](https://github.com/MarijaKnezevic/SAVeNoW-Katalog/blob/main/images/left_intersection.png?raw=true) This software was developed by Julian Strosahl [e:fs TechHub GmbH](https://www.efs-techhub.com/) within the scope of the research project [SAVeNoW](https://bmdv.bund.de/SharedDocs/DE/Artikel/DG/AVF-projekte/savenow.html)
Traffic Monitoring - Trajectory Extraction from Traffic Camera
[{"maintainer_email": "joerg.sichermann@efs-techhub.com", "maintainer_name": "Jörg Sichermann", "phone": "+49 (0) 8458 39730 3088", "role": "contact person"}]
SAVeNoW hat seine Projektergebnisse für einen Zeitraum von 6 Monaten in der Wissenschaftsgalerie in Ingolstadt ausgestellt. Ziel der Ausstellung war es, den Bürgern einen Einblick in die "Zukunft der Mobilität" zu geben - und die Entwicklung eines digitalen Zwillings für mehr Sicherheit, Effizienz und Nachhaltigkeit im Straßenverkehr zu erläutern. Dieser Katalogeintrag zeigt eine Reihe von Bildern, die während den Veranstaltungen in der Wissenschaftsgalerie aufgenommen wurden. Der Bürgerdialog von SAVeNoW war vielfältig, bunt und interaktiv. Mit Schulführungen, Uni Seminaren und die Teilnahme am Bürgerfest oder der Langen Nacht der Wissenschaft in Ingolstadt hat sich die Ausstellung etabliert und über 1000 Besucherinnen und Besucher angezogen.
Software zur Synchronisierung von Verkehr in einer Co-Simulation zwischen Fahrzeugsimulation und Verkehrsflusssimulation basierend auf [ASAM Open-Simulation-Interface (OSI)](https://www.asam.net/standards/detail/osi/).
Zielsetzung: Aufbau eines Systems zur Verkehrsüberwachung in Hard-und Software im Bereich der Forschungskreuzung zum erkennen von Objekten des Straßenverkehrs aus der "Vogelperspektive" ![Kamera Forschungskreuzung](https://github.com/MarijaKnezevic/SAVeNoW-Katalog/blob/main/images/Kamera-Forschungskreuzung.jpeg?raw=true)
[{"maintainer_email": "Felix.Froehling@carissma.eu", "maintainer_name": "Felix Fröhling", "phone": "", "role": "contact person"}]
Eine Powerpoint Präsentation mit Informationen zur Kamera wie Position, Datenschutz und Anwendung.
Präsentation zur Kamera an der Forschungskreuzung
Versuchsdaten des Mixed Reality Versuchs im Greenscreen Cube der Uni Stuttgart in der Wissenschaftsgalerie. Bewertungen von 42 Probanden zu verschiedenen Interieurkonzepten eines geteilten, automatisierten Shuttlebusses. Aus den Daten werden Gestaltungshinweise für das Interieur geteilter, automatisierter Shuttlebusse abgeleitet. Bei Interesse an den Daten bitte fabian.schlichtherle@iktd.uni-stuttgart.de kontaktieren!
Versuchsdaten Mixed Reality Cube Versuch WiGa
Bei Interesse an den Daten bitte fabian.schlichtherle@iktd.uni-stuttgart.de kontaktieren!
In diesem Paper findet sich eine Beschreibung des Mixed Reality Simulators, welcher im Rahmen des SAVeNoW-Projekts entwickelt wurde. Er dient dem immersiven und interaktiven Erleben geteilter, automatisierter Fahrzeuge mittels Mixed Reality. Mithilfe des Mixed Reality Simulators konnten die Meinungen von Probanden bzgl. dieser Fahrzeug- und Interieurkonzepte effektiv im Projekt eingeholt werden. Das Paper ist unter folgendem Link verfügbar: https://doi.org/10.1145/3581961.3609847
Mixed Reality Tool to simulate and evaluate user interactions in the Interior of automated vehicles
Die folgenden Datensätze sind die LiDAR-Rohdaten mit entsprechend angehängten Wetterdaten, einmal für den alten Messaufbau ohne Reflektionstargets und dem neuen Setup mit Reflektionstargets um die LiDAR-Sesnormodelle quantitativ zu validieren. Es handelt sich um sensible Daten, und wenn Sie darauf zugreifen möchten, kontaktieren Sie bitte die verantwortliche Person.
Hier ist die URL zu den Daten vom 07.06.2022 bis zum 23.10.2023 im npz-Format. Der Zugriff ist nicht öffentlich. Für weitere Informationen kontaktieren Sie bitte die verantwortliche Person.
Hier ist die URL zu den Daten vom 11.05.2023 bis zum 17.08.2023 im npz-Format. Der Zugriff ist nicht öffentlich. Für weitere Informationen kontaktieren Sie bitte die verantwortliche Person.
Publikation: In-Field Measurement and Methodology for Modeling and Validation of Precipitation Effects on Solid-State LiDAR Sensors
- Bestehend aus drei Kreuzungen mit Verbindungsstraßen in Ingolstadt - Besonderheiten sind Features wie schaltbare Ampelanlagen, hochaufgelöste Vegetationsmodelle für Lidar-Simulationen oder Unterteilung der Geometrien in refraktive und opake Oberflächen Statistik-Fakts zum 3D-Umgebungsmodell: - 306 handgefertigte Custom Objects im Modell - 41 (schaltbare) Ampeln - 582 modellierte Schilder - 60 Zäune individuell angefertigte Zäune - Virtuell begrünt mit 586 Bäumen/Sträuchern/Hecken
As a contribution to the [SAVeNoW](https://savenow.de/de/) research project, the city of Ingolstadt provides vehicle count loop data from the entire city area for the period 2019 to the present. Data is available in 15-minute time steps for more than 700 counting loops. For the efficient management and interactive visualization of the data for the project partners, the [Chair of Geoinformatics (TUM)](https://www.asg.ed.tum.de/gis/startseite/) in cooperation with [e:fs](https://www.efs-techhub.com/) has put together an open source IoT application stack. The stack is hosted in a [Kubernetes](https://sta.savenow.de/services.html#kubernetes) cluster based on [Microsoft Azure](https://azure.microsoft.com/de-de/) cloud services. It consists of several [IoT services](https://sta.savenow.de/services.html#iot-dienste) for providing [standardized API](https://sta.savenow.de/services.html#frost-server) access to the data, an [overview map](https://sta.savenow.de/services.html#zahlschleifenkarte) for the location of detectors, as well as [data visualization](https://sta.savenow.de/services.html#grafana) and [data integration](https://sta.savenow.de/services.html#node-red) tools. Over 700 traffic detectors in the form of induction loops are installed in the city of Ingolstadt, which transmit the number of passing vehicles every 15 minutes. The data has been available since 2009 and is updated daily. All loop detectors are located on the map. Clicking on a marker opens a popup with the traffic volume in real time. ![Overview Map](https://github.com/MarijaKnezevic/SAVeNoW-Katalog/blob/main/images/overview_map.jpg?raw=true)
SensorThingsAPI Documentation in Confluence Audi Tool Username and Password are required. Please contact Maintainer
Dokumentation for Managing detector loop data from Ingolstadt using open standards and tools in the cloud.
SDDI is a framework for use-case-driven data management and data integration in Smart Cities. SDDI is based on a distributed infrastructure, where components communicate through open international or national standards. The framework covers technical, organizational, legal, and procedural aspects. The SDDI Catalog is at the core of SDDI, connecting all other components of SDDI together. It serves as a central repository for all existing information resources, such as data, services, and applications, providing a comprehensive overview. It is a core component of SDDI that is used across use cases and is already utilized in the process of SDDI implementation. This catalog entry contains a link to the Glossary where all essential terms related to (SDDI)[https://collab.dvb.bayern/display/TUMdzb/SDDI] are explained.
![Sumo Logo](https://sumo.dlr.de/docs/images/sumo-logo.png) Simulation of Urban MObility (SUMO) ist eine Open-Source-Software, die mikroskopische und kontinuierliche multimodale Verkehrssimulationen ermöglicht und für große Netze ausgelegt ist.
[Cartographer](https://github.com/cartographer-project/cartographer) is a system that provides real-time simultaneous localization and mapping ([SLAM](https://en.wikipedia.org/wiki/Simultaneous_localization_and_mapping)) in 2D and 3D across multiple platforms and sensor configurations. This repository provides the Cartographer configuration files for the [Audi Autonomous Driving Dataset (A2D2)](https://www.a2d2.audi/a2d2/en.html) via [A2D2 ROS Preparer](https://github.com/tum-gis/a2d2_ros_preparer) and [Cartographer ROS](https://github.com/cartographer-project/cartographer_ros). Running Cartographer on the ROS-prepared A2D2 dataset provides locally accurate trajectories with the vehicle's poses over time. This repository provides the parameters and configuration files for the [Cartographer ROS](https://github.com/cartographer-project/cartographer_ros). [![Watch the video](https://img.youtube.com/vi/4eH1vClFsQg/0.jpg)](https://youtu.be/4eH1vClFsQg)
Cartographer ROS for the Audi Autonomous Driving Dataset (A2D2)
This entry points to a storage link where the Unity environment developed for the A9 freeways. It includes asset files for roads, buildings and trees. The 3D environment was developed using both RoadRunner and Unity for the purpose of integrating into a driving simulator.
[{"maintainer_email": "arslan.syed@tum.de", "maintainer_name": "Arslan Ali Syed", "phone": "", "role": "data collector"}, {"maintainer_email": "ge24mox@mytum.de", "maintainer_name": "Karan Shah", "phone": "", "role": "contact person"}]
This link contains the lane-free A9 environment. Username and Password are required. Please contact Maintainer
This link contains the lane-based A9 environment. Username and Password are required. Please contact Maintainer
##Überblick Der FROST-Server des Fraunhofer Instituts für Optronik, Systemtechnik und Bildauswertung IOSB ist eine Implementierung des [SensorThings-Standards](https://www.ogc.org/standards/sensorthings) des [Open Geospatial Consortiums (OGC)](https://www.ogc.org/). Er findet in verschiedenen Bereichen des Datenmanagements Anwendung und eignet sich besonders um Sensordaten zu speichern, zu verbreiten und abrufbereit zu halten. Die standardisierten API-Schnittstellen (REST, MQTT) ermöglichen eine einfache Integration verschiedenster Sensordienste. Der Name "FROST-Server" steht für "Fraunhofer Open Source SensorThings API Server". ##SensorThings API Eine wesentliche Grundlage für das »Internet der Dinge« sind Sensordaten. Mit Hilfe von Sensoren werden Informationen über »Dinge« jeglicher Art gesammelt und verarbeitet. Um diese Sammlung und Verarbeitung trotz der enormen Vielfalt dennoch einheitlich gestalten zu können, sind Standards unerlässlich. Für die Beschreibung von Sensoren mit (und auch ohne) Raumbezug spielt dabei das OGC als eines der wichtigsten internationalen Standardisierungsgremien eine wesentliche Rolle. SensorThings API ist ein Standard des OGC, der auf langjährig bewährte Konzepte aus dem Bereich der Sensordatenbeschreibung zurückgreift, gleichzeitig aber auf die modernen Anforderungen an effiziente Schnittstellen Rücksicht nimmt. Veröffentlicht wurde der Standard am 26. Juli 2016. Er ist unter der URL http://docs.opengeospatial.org/is/15-078r6/15-078r6.html einsehbar. ##Technische Realisierung Der FROST-Server implementiert alle Aspekte des SensorThings Standards und ist als Open Source Software verfügbar. Seit 2016 ist die Software offiziell vom OGC zertifiziert. Die kommerzielle Nutzung als eigenständige Komponente in einer Dateninfrastruktur wird von der GNU Lesser General Public License 3.0 generell ermöglicht. Der FROST-Server ist in Java implementiert und bietet neben dem Server auch eine Bibliothek für die SensorThings API an, welche Hilfsfunktionen z.B. für HTTP-Aufrufe, zur Iteration über Daten und Verwendung von Filtern enthält.
Startseite des FROST-Servers am Fraunhofer Institut
Virtuelles Testfeld (VTF) ist ein Arbeitspaket in [SAVeNoW Projekt](https://savenow.de/de/). Das Arbeitspaket VTF hat zum Ziel verschiedene Datenmodelle zu erzeugen, zu einem ganzheitlichen virtuellen Regionenmodell Ingolstadt zu integrieren sowie auf dieser Basis Simulationsmodelle sowie -werkzeuge und Werkzeugketten zu erforschen. Ergebnisse werden in interaktiven Demonstratoren veranschaulicht und es werden Minimal Viable Products für andere Arbeitspakete und weiterführende Anwendungen bereitgestellt. Dabei ist es ein zentrales Anliegen, die Simulationsmodelle möglichst plattformunabhängig sowie modular auszulegen und somit verschiedene Werkzeugketten Stakeholder- und Use-Case-spezifisch zur Verfügung zu stellen. Es soll eine Referenzarchitektur für virtuelle Testfelder zur Absicherung, Planung sowie Maßnahmenbewertung und Optimierung von automatisierter und vernetzter Mobilität im urbanen Umfeld entstehen. Um diese Ziele zu erreichen sind folgende Unterarbeitspakete (UAP) geplant.
[{"maintainer_email": "", "maintainer_name": "TWT GmbH", "phone": "", "role": ""}]
This bicycle was used to meassure the steering angle, leaning angle and driving velocity while cycling.
Virtueller Rundgang in der Wissenschaftsgalerie Dieses Video gibt einen Gesamteindruck über die SAVeNoW Ausstellung in der Wissenschaftsgalerie. Thematisch verknüpft die Ausstellung die Inhalte zur Entwicklung des Digitalen Zwillings (Datenerfassung, Aufbereitung, Simulation + Fahrzeugsimulator), bleibt hierbei aber auf einer leichter verständlichen Kommunikationsebene. Der Bürgerdialog mit Besuchern gelingt durch die Einbindung interaktiver Elemente gelingen (Magnetwand, Post-its, Fahrsimulator, Mixed Reality Simulation). Dieser Katalog dient als Beispiel für Forschungsprojekte zur Gestaltung des Bürgerdialogs mittels physischer Ausstellungen. Bei Fragen zur Umsetzung, Textgestaltung oder Integration interaktiver Elemente wenden Sie sich bitte an die Autorin des Katalogeintrags.
Virtueller Rundgang in der Wissenschaftsgalerie
Virtueller Rundgang in der SAVeNoW Ausstellung
Virtueller Rundgang Wissenschaftsgalerie
Gesellschaftliche Teilhabe und begleitende Fragestellungen (GTBF) ist ein Arbeitspaket in [SAVeNoW Projekt](https://savenow.de/de/). GTBF erforscht zentrale Fragestellungen, die sich aus den anderen Arbeitspaketen für den einzelnen Bürger und die Gesellschaft ergeben. Dies erfolgt interdisziplinär und im Rahmen von qualitativen und quantitativen Studien sowie insbesondere mithilfe der aktiven Einholung der Bürgerperspektive. Die Fragestellungen untergliedern sich in fünf Themenfelder: - Data Donations für virtuelle Regionsmodelle - Innenraum: Auswirkungen auf Insassen - Außenraum: Kommunikation mit VRUs - Gesellschaftlicher Dialog - Geschäftsmodelle
Gesellschaftliche Teilhabe und begleitende Fragestellungen (GTBF)
[{"maintainer_email": "", "maintainer_name": "Katholische Universität Eichstätt - Ingolstadt", "phone": "", "role": ""}]
Protopie-Prototype eines Human Machine Interfaces (HMI) für Fahrgäste eines autonomen Shuttlebusses. Es enthält einen "Startbildschirm", welcher beim Zustieg eines Fahrgasts angezeigt wird und beinhaltet zudem Informationen zur anstehenden Fahrt wie Route oder verbliebene Zeit bis zum Zielort. Dieser Prototyp wurde im SAVeNoW-Projekt im Rahmen eines Wizard of Oz Versuchs genutzt und darf als Grundlage bspw. für weitere Untersuchungen zu HMIs in geteilten automatisierten Fahrzeugen genutzt werden. ![Traffic Passenger Info 1](https://github.com/MarijaKnezevic/SAVeNoW-Katalog/blob/main/images/muvit_traffic_passenger_info_1.png?raw=true) ![Traffic Passenger Info 2](https://github.com/MarijaKnezevic/SAVeNoW-Katalog/blob/main/images/muvit_traffic_passenger_info_2.png?raw=true)
This simulation was developed to create a realistic multimodal environment for traffic research. It is created in the SAVe:, SAVeNoW and KIVI research projects. The 24h simulation currently contains routes for passenger vehicles, heavy-vehicle traffic as well as bicycles. Both vehicle demand as well as traffic light settings are created from data for Wednesday the 16.09.2020 to create a weekday traffic situation mostly uninfluenced by covid-restrictions. However, it is possible to create a 24-hour calibration for each day since August 2019. The Multimodal simulation contains also Trips of PT-Vehicles created from GTFS Data provided by the local transport authority. For the GTFS-Format see: [General Transit Feed Specification (GTFS) - Wikipedia](https://en.wikipedia.org/wiki/GTFS) The simulation serves as the digital twin of traffic in Ingolstadt. It is used for the scenario analysis and the virtual test field. The simulation might be used for various simulative studies. It could serve as a test bed for autonomous driving functions as well as a simulative environment for the exploration of mobility services. ![Simulation View](https://github.com/MarijaKnezevic/SAVeNoW-Katalog/blob/main/images/simulation_view.png?raw=true)
Traffic simulation of Ingolstadt in SUMO
Based on the scientific publication [“Maneuver-based Resimulation of Driving Scenarios based on Real Driving Data”](https://ieeexplore.ieee.org/document/9575441), a tool has been developed that automatically extracts OpenSCENARIO files from measurement data. The OSC Generator expects a simple, generic input format consisting of trajectories of relevant traffic participants. This allows processing real data from various sources, such as vehicle recordings, drone data, traffic cameras, or simulation data. The scenario can be exported either in a maneuver-based or trajectory-based manner, enabling a comparison of both approaches. OSC-Generator is a collection of Python tools to generate [ASAM OpenSCENARIO](https://www.asam.net/standards/detail/openscenario/) files from vehicle data and an [ASAM OpenDRIVE](https://www.asam.net/standards/detail/opendrive/) file. ![OSC Generator Interfaces](https://github.com/MarijaKnezevic/SAVeNoW-Katalog/blob/main/images/OSC-Generator_Interfaces.png?raw=true) The generated openSCENARIO file (.xosc) can then be used for purposes such as scenario re-simulations, or in further applications, for example, visualised in a tool like [esmini](https://github.com/esmini/esmini). ![OSC Generator Demo](https://raw.githubusercontent.com/EFS-OpenSource/OSC-Generator/main/docs/images/OSC-Generator_Demo.gif)
[{"maintainer_email": "", "maintainer_name": "Jörg Sichermann", "phone": "", "role": ""}]
![l3DCity DB Logo](https://www.3dcitydb.org/3dcitydb/wp-content/uploads/2018/09/logo.jpg) ## Übersicht Der 3DCityDB-Web-Map-Client ist eine Webanwendung zur 3D-Visualisierung und interaktiven Erkundung beliebig großer semantischer 3D-Stadtmodelle. Er dient damit u.a. als Front-End für die [3DCityDB](https://www.3dcitydb.org/3dcitydb/). Der 3DCityDB-Web-Map-Client wurde auf der Grundlage des [Cesium Virtual Globe](https://cesiumjs.org/) entwickelt, einer Open-Source-JavaScript-Bibliothek, die von [Analytical Graphics, Inc (AGI)](https://www.agi.com/). entwickelt wurde. Er nutzt HTML5 und die Web Graphics Library (WebGL) als Kern für die Hardwarebeschleunigung und bietet plattformübergreifende Funktionalitäten wie die Anzeige von 3D-Grafikinhalten im Web ohne die Notwendigkeit zusätzlicher Plugins. Während der Entwicklung des 3DCityDB-Web-Map-Clients wurden verschiedene Erweiterungen für den [Cesium Virtual Globe](https://cesium.com/cesiumjs/) vorgenommen, um es den Benutzern zu erleichtern, 3D-Stadtmodelle bequem zu betrachten und zu erkunden. Die wichtigste dieser Erweiterungen ist, dass die mit dem [Import/Export-Werkzeug](https://www.3dcitydb.org/3dcitydb/3dimpexp/) exportierten KML/glTF-Modelle nun direkt zusammen mit Bild- und Geländeschichten in einem Web-Browser mit dem 3DCityDB-Web-Map-Client visualisiert werden können. Zusätzlich können die KML/glTF-Modelle mit Tabellendaten verknüpfen werden, welche mit dem Spreadsheet Generator Plugin (SPSHG) exportiert wurden. Der 3D-CityDb-Web_Map-Client erlaubt es ebenfalls die thematischen Daten jedes Stadtobjekts direkt abzufragen. In den [Online-Demos](https://www.3dcitydb.org/3dcitydb/demos/) können Sie sich die neuen Funktionen selbst ansehen. Der 3DCityDB-Web-Map-Client ist ebenfalls mit einer Erweiterung ausgestattet, die eine bessere Unterstützung für mobile Geräte bietet. Die Erweiterung verfügt über einen eingebauten mobilen Detektor, der das Verhalten des Clients automatisch erkennen und entsprechend anpassen kann, je nachdem, ob der 3DCityDB-Web-Map-Client auf einem mobilen Gerät betrieben wird. Einige der wichtigsten mobilen Funktionen, die durch diese Erweiterung ermöglicht werden, sowie deren Verwendung werden auf der [GitHub-Seite](https://github.com/3dcitydb/3dcitydb-web-map#mobile-support-extension) des Tools beschrieben. ###Beispielbilder [![Vorarlberg Buildings Geometry Demo](https://github.com/MarijaKnezevic/SAVeNoW-Katalog/blob/main/images/vorarlberg_buildings_geometry_demo.jpg?raw=true)](https://example.com) Beispiel 1: Visualisierung eines semantischen 3D Landschaftsmodells von Vorarlberg ![Railway Scene LoD3 Demo](https://github.com/MarijaKnezevic/SAVeNoW-Katalog/blob/main/images/railway_scene_lod3_Demo.png?raw=true) Besipiel 2: Visualisierung verschiedener LoD3 CityGML-Top-Level-Features (TINRelief, Gebäude, Brücke, Tunnel, Gewässer, Vegetation, Stadtmobiliar, Transport usw.) im glTF-Format
[{"maintainer_email": "", "maintainer_name": "Lehrstuhl für Geoinformatik TUM", "phone": "", "role": ""}]
GitHub Seite des 3DCityDB-Web_Map-Client
Digitales Testfeld (DTF) ist ein Arbeitspaket in [SAVeNoW Projekt](https://savenow.de/de/). In diesem Arbeitspaket werden fahrzeug- und infrastrukturseitige Real-und Umfelddaten aller Verkehrsbeteiligungsarten erfasst und aufbereitet. Sie werden hinsichtlich der Domänen Verkehrssicherheit, Verkehrs- und Energieeffizienz sowie Umwelt- und Emissionsschutz analysiert und bewertet. Darüber hinaus werden sie unter Nutzung standardisierter und harmonisierter Schnittstellen für weiter führende Betrachtungen in AP VTF bereitgestellt, wo sie unter anderem zur Validierung und Kalibrierung der Simulationsmodelle dienen.
[{"maintainer_email": "", "maintainer_name": "AUDI AG", "phone": "", "role": ""}]
Die Ausstellung ist ein Bestandteil des Forschungsprojekts "SAVeNoW", in dem ein sogenannter Digitaler Zwilling von Ingolstadt entwickelt wurde, um künftige Mobilitätsszenarien zu simulieren. Die Katholische Universität Eichstätt-Ingolstadt (KU) hat als Projektpartner maßgeblich zur Entwicklung der Dialogplattform in der Wissenschaftsgalerie beigetragen, um gezielt die Ansichten der Einwohnerinnen und Einwohner einzuholen. In der Wissenschaftsgalerie werden einige der Ergebnisse und Errungenschaften aus dem Projekt präsentiert. ![Featured Image](https://github.com/MarijaKnezevic/SAVeNoW-Katalog/blob/main/images/featured_huda398ed6993d681ea93977f3814219e9_2025912_720x0_resize_q75_lanczos.jpg?raw=true) Image source: [https://savenow.de/](https://savenow.de/de/post/23-04-20-gallery-opening/). Die Ausstellung ist bis Ende Juli 2023 geöffnet. ###Adresse: Ludwigstraße 39, 85049 Ingolstadt
SAVeNoW-Ausstellung in der Wissenschaftsgalerie
[{"maintainer_email": "louisa.peine(at)ku.de", "maintainer_name": "Louisa Peine", "phone": "", "role": "data collector"}]
The Science Gallery: Exploring Future Mobility Concepts at the Heart of Ingolstadt
Eindrücke von SAVeNoW in der Wissenschaftsgalerie
Google Maps Link zur Wissenschaftsgalerie
For an optimized simuation of the SWM use cases, the SUMO simulation is distributed over a large number of threads via Docker. Our code is located on github and a Docker image is created via this Dockerfile and Github Action, which can then be distributed to any number of Docker instances. The data obtained from the simulation are saved and can be visualized afterwards with Grafana.
[{"maintainer_email": "pascal.brunner@carissma.eu", "maintainer_name": "Pascal Brunner", "phone": "", "role": "contact person"}]
![RTron Image](https://github.com/MarijaKnezevic/SAVeNoW-Katalog/blob/main/images/rtron_01.png?raw=true) ####a road space model transformer library for OpenDRIVE, CityGML and beyond [![RTron Image 2](https://github.com/MarijaKnezevic/SAVeNoW-Katalog/blob/main/images/rtron_02.png?raw=true)](https://example.com) r:trån reads road network models in OpenDRIVE and transforms them to the virtual 3D city model standard CityGML. This enables you to: - inspect your spatio-semantic road space models - conduct further model transformations with tools like FME - perform geospatial analyses on the 3D City Database - deploy virtual globes - load your models into a desktop GIS - compare and validate your models with models from other data sources
[{"maintainer_email": "benedikt.schwab@tum.de", "maintainer_name": "Benedikt Schwab", "phone": "", "role": "contact person"}]
Teilprojektbeschreibung GTBF Dieses Video stellt das Teilprojekt GTBF vor. Im Rahmen der Wissenschaftsgalerie wurde dieses Video genutzt, um den Bürgern in kompakter Version das Teilprojekt zu erläutern. Das Teilprojekt GTBF erforscht zentrale Fragestellungen, die sich aus den anderen Arbeitspaketen für den einzelnen Bürger und die Gesellschaft ergeben. Dies erfolgt interdisziplinär und im Rahmen von qualitativen und quantitativen Studien sowie insbesondere mithilfe der aktiven Einholung der Bürgerperspektive. Die Fragestellungen untergliedern sich in fünf Themenfelder: 1. Data Donations für virtuelle Regionsmodelle 2. Innenraum: Auswirkungen auf Insassen 3. Außenraum: Kommunikation mit VRUs 4. Gesellschaftlicher Dialog 5. Geschäftsmodelle In dem Video wird insbesondere auf das Themenfeld 3 eingegangen.
Teilprojekt GTBF Beschreibung der Arbeiten
## Übersicht Das LoD2 (Level of Detail 2) entspricht der zweiten Ausbaustufe der 3D-Gebäudemodelle. Es handelt sich hierbei um Gebäudemodelle mit ALKIS®-konformen Standarddachformen und beschreibenden Attributen. Als Grundlage für die Modellierung dienen die Gebäudegrundrisse aus ALKIS® und Dächer aus Airborne-Laserscanning-Daten, ALKIS®-3D Gebäudeeinmessung sowie dem luftbildbasierten Digitalen Oberflächenmodell. Die Daten können für folgende Gebiete heruntergeladen werden: - Kachel 2km x 2km - Gemeinde - Landkreis - Komplettdatensatz
[{"maintainer_email": "", "maintainer_name": "Landesamt für Digitalisierung, Breitband und Vermessung", "phone": "", "role": ""}]
Nach Aufruf des Links öffnet sich der BayernAtlas, in dem man das gewünschte Gebiet suchen und die CITYGML Daten herunterladen kann. Download von 3D-Gebäudemodellen LoD2 über eine Auswahl von 2km x 2km großen Kacheln. Die Daten können in Kacheln von 2km x 2km heruntergeladen werden. Die Daten werden wöchentlich aktualisiert. Die Datengröße beträgt ca. 10-100 MB pro Kachel (je nach Bebauung). Weitere Informationen finden Sie in den [Hinweisen zum Datendownload](https://geodaten.bayern.de/odd/m/3/pdf/hinweise_daten_lod2_download.pdf).
Dieses Video stellt das Teilprojekt SWM vor. Im Rahmen der Wissenschaftsgalerie wurde dieses Video genutzt, um den Bürgern in kompakter Version das Teilprojekt zu erläutern. In diesem Teilprojekt erfolgt die Entwicklung und Bewertung von Maßnahmen, wie hochautomatisiertes und vernetztes Fahren auf den städtischen Verkehr, bezüglich der Domänen Verkehrssicherheit, -emission und -effizienz. Dafür werden durch standardisierte Schnittstellen Anwendungen aus dem Projekt SAVeNoW mit den weiterentwickelten Modellen aus AP VTF sowie den Daten aus dem AP DTF verwendet. Um die Wirkungsanalyse von Maßnahmen durchzuführen, wird einerseits die aktuelle Situation auf der Straße simuliert, um eine Referenzbasis zu erzeugen. Dabei wird zwischen makro-, mikro-, und submikroskopischer Tiefe unterschieden (siehe Glossar). Die Simulationsergebnisse der unterschiedlichen Granularitätsstufen können untereinander abgeglichen werden und somit auch Ergebnisse aus submikroskopischen Simulationen, welche auf Grund der Komplexität nur in ausgewählten Streckenabschnitten stattfinden, auf das gesamte Ingolstädter Straßennetz extrapoliert werden.
Dieser Datensatz beinhaltet die Trajektoriendaten von ausgewählten Messkampagnen an der AIM-Forschungskreuzung Hagenring-/Rebenring, Braunschweig. Die Trajektoriendaten beinhalten: GPS-Position, -Zeiten, Geschwindigkeiten, Beshcleunigungen und Headings der Verkehrsbeteiligten (Rad, Fuß, Pkw, Lkw) sowie deren Objektgrößen. Außerdem sind dazu die Schaltungen der Lichtsignalanlage (LSA) und die bei der Erhebung aufgezeichneten Wetterdaten hinterlegt. Diese Daten dienen der Untersuchungen im use case "Rechtsabbiegendes Kfz vs. geradeausfahrender Radfahrer" an der Braunschweiger Forschungskreuzung Hagenring/Rebenring in unterschiedlichen Zeiträumen. Mit dieser Aufzeichnung versucht das DLR Fragestellungen zum Interaktionsverhalten Radfahrender mit abbiegenden Kfz zu beantworten. Da es sich bei dieser Forschungskreuzung um ein Realverkehrslabor handelt, liegen hier die Trajektorien realer Interaktionen zwischen Fahrrad und Kfz vor (d.h. kritische und atypische Situationen). Da alle Verkehrsbeteiligungen enthalten sind, können auch Untersuchungen zu Fahrzeugfolgeverhalten oder anderen Fragestellungen beantwortet werden, denen sich das DLR nicht gewidment hat. Es Diese Daten sind somit die Grundlage für die Beantwortung mehrerer Forschungsfragen des DLR in dem Forschungsprojekt SAVeNoW. Es handelt sich dabei um datenschutzkonforme, unbearbeitete Rohdaten, die von den DLR-Mitarbeitenden benötigt, aber auch von Konsortialpartnern angefragt wurden. Konsortialmitarbeitende können im Rahmen des Konsortialvertrages die Daten auf Anfrage nutzen.
Trajektorien der AIM-Forschungskreuzung Braunschweig
[{"maintainer_email": "claudia.leschik@dlr.de", "maintainer_name": "Claudia Leschik", "phone": "", "role": "contact person"}]
#SensorThingsAPI Data Dienst für SAVeNoW ##SAVeNoW - Verkehrsdaten von Ingolstadt Die Stadt Ingolstadt stellt im Rahmen des Forschungsprojekts [SAVeNoW](https://savenow.de/de/) Zählwerte von Kraftfahrzeugen aus dem gesamten Stadtgebiet für den Zeitraum seit August 2019 sowie die aktuellen Livedaten zur Verfügung. Diese Zählwerte kommen von sogenannten Zählschleifen, die an allen wichtigen Kreuzungen mit Ampelanlage in der Straße je Fahrspur verbaut sind. Jede Zählschleife liefert alle 15 Minuten eine Zählung der Fahrzeuge, die die Schleife in der vergangenen Viertelstunde überfahren haben. Somit liegt das Verkehrsaufkommen für die wichtigsten Knotenpunkte in Ingolstadt spurgenau als 15-Minuten-Aggregate vor. Derzeit erhalten wir die Daten von 769 Verkehrs- und einem Wettersensor. ![STA Map Graph](https://github.com/MarijaKnezevic/SAVeNoW-Katalog/blob/main/images/sta-map-graph.jpg?raw=true) Abbildung 1: Zählschleifen und Zeitreihe der Zählungen an der Kreuzung Hindenburg-/Ringlerstraße Um die Daten für die Partner des Forschungsprojekts - und perspektivische die Bürger Ingolstadts - nutzbar zu machen, werden die Daten aufbereitet und über eine standardisierte Webschnittstelle, die [OGC SensorThingsAPI](https://savenow.github.io/sta-docs/standards.html#ogc-sensorthingsapi), im Internet bereitgestellt. Der Stack wird in einem [Kubernetes](https://savenow.github.io/sta-docs/services.html#kubernetes)-Cluster in der [Microsoft Azure](https://azure.microsoft.com/de-de/) Cloud gehostet. Er besteht aus mehreren [IoT-Diensten](https://savenow.github.io/sta-docs/services.html#webdienste) zur Bereitstellung einer [standardisierten API](https://savenow.github.io/sta-docs/standards.html#ogc-sensorthingsapi) für den Zugriff auf die Daten. Auf Basis dieser API sind mehrere Datendienste, wie z.B. eine [Übersichtskarte](https://savenow.github.io/sta-docs/services.html#zahlschleifenkarte) zur Lokalisierung der Zählschleifen, sowie Werkzeugen zur [Datenvisualisierung](https://savenow.github.io/sta-docs/services.html#grafana) erstellt worden. Die Daten sind über standardisierte Schnittstelle ( [OGC SensorThings API](https://www.ogc.org/standard/sensorthings/) ) erreichbar. Der FROST-Server des Fraunhofer Instituts für Optronik, Systemtechnik und Bildauswertung IOSB ist für die Implementierung des [SensorThings-Standards](https://www.ogc.org/standards/sensorthings) des [Open Geospatial Consortiums (OGC)](https://www.ogc.org/) benutzt.
Not entire history of data (~since 2022-10), but almost realtime (~15 min)
Dokumentation für SAVeNoW - SensorThingsAPI
Eine automatisierte Datenplattform für das Erfassen, Verarbeiten, Analysieren und Präsentieren von euren Daten. Von euren Daten zu euren Erkenntnissen in interaktiven Dashboards innerhalb weniger Minuten. Automatisierung der Wissensextraktion über individualisierbare Workflows. SDK ist als Datenplattform mehr als nur eine Business-Intelligence-Plattform. Lerne die Daten deines Unternehmens neu kennen und auch wie du diese weiter nutzen kannst! Wir zeigen dir wie und beraten dich gerne vollumfänglich. Der digitale Zwilling von SAVeNoW benötigt eine Ausführungsumgebung und bringt viele unterschiedliche Datenquellen zusammen. Hierfür steht die flexible Infrastruktur der SDK zur Verfügung, um über automatisierte Verarbeitung der eingehenden Daten und die Ausführung von Simulationen, Wissen für die reale Welt abzuleiten. ![Gesamtarchitektur SDK](https://github.com/MarijaKnezevic/SAVeNoW-Katalog/blob/main/images/GesamtarchitekturSDK.png?raw=true)
[{"maintainer_email": "sdk@efs-techhub.com", "maintainer_name": "SDK Team", "phone": "", "role": "contact person"}]
Wesentliche Bestandteile der SDK sind Open Source und können über das Github-Topic "superbdatakraken" gefunden werden.
Der Schwerpunkt von 3D Mapping Solutions im Projekt SAVE NOW ist die Bereitstellung einer digitalen, hochgenauen Referenzkarte für das Straßennetz des Testfeldes als Grundlage für Demonstration und Simulation. Für die Erfassung der Straßennetze für die Basiskarte stehen mehrere Multisensor-Messsysteme auf Fahrzeugbasis zur Verfügung. Jedes Fahrzeug wird mit zwei Spezialscannern ausgerüstet. Beide Laserscanner werden parallel am Fahrzeug betrieben und nehmen aus unterschiedlichen Perspektiven die Fahrbahn auf. Auf diese Weise können „Schatten“ durch Messhindernisse minimiert und die Profildichte und Redundanz erhöht werden. Der Aufnahmebereich ist nicht auf den Fahrstreifen begrenzt, da jeder Scanner bei einer Reichweite bis zu 100 m ein 360° Vollprofil aufnimmt. Pro Sekunde werden pro Scanner etwas mehr als 1 Mill. Punkte gemessen. Zusätzlich werden die befahrenen Straßen dabei jeweils mit bis zu 8 Messkameras aufgenommen. Diese gewährleisten, dass alle Einzelobjekte im Befahrungskorridor photogrammetrisch einwandfrei dreidimensional bestimmt und mit den benötigten Attributen versehen werden können. Der Kameraaufbau selbst ist flexibel, so dass in der Regel Frontkameras, Seitenkameras und bei Bedarf auch Kameras für die Erfassung der Fahrbahnoberfläche mitgeführt werden können. Der durch hochgenaue Digitalisierung der Oberfläche der automobilen Teststrecke gewonnene Datensatz dient als Grundlagedaten für Fahrsimulationsanwendungen und als Referenzinformation für fortgeschrittene Fahrassistenzsysteme. Dieser Datensatz beinhaltet: - xodr-Daten des Prio2 -Bereiches ( Roadnetworklength - XXXX km) - Umfasst Kartendaten des unten gezeigten Bereiches inklusive Lanes, Objekten und Signalen
![FMELogo]([binary]) Die Feature Manipulation Engine (FME) ist eine kommerzielle Software der Fa. Safe Software, um Geodaten oder allgemein Daten zu extrahieren, zu transformieren und zu laden (ETL-Prozesse). FME ist im Geoinformationssektor ein weit verbreitetes Werkzeug für die Inspektion von Daten sowie für die Entwicklung von räumlichen ETL-Prozessen.
Das Forschungsprojekt SAVeNoW erforscht den Aufbau und Betrieb eines digitalen Zwillings für urbanen Verkehr am Beispiel von Ingolstadt. In virtuellen Simulationen untersuchen wir beispielsweise einzelne Verkehrssituationen, individuelles Verkehrsverhalten oder ganz neue Mobilitätskonzepte und überprüfen, wie sich Veränderungen auf wichtige Kennzahlen im Verkehr auswirken: Sicherheit, Emissionen und Effizienz. Ziel von SAVeNoW ist die Entwicklung eines Werkzeugs zur Erprobung und Validierung automatisierter und vernetzter Mobilität. ![SAVeNoW Schematic Overview](https://github.com/MarijaKnezevic/SAVeNoW-Katalog/blob/main/images_and_videos/SAVeNoW-schematische_darstellung_savenow_hufabf245bfcb38f4e3a811f551ae6caad_172623_2000x2000_fit_lanczos_3.png?raw=true) Schematische Darstellung des angestrebten Projektergebnisses von SAVeNoW
Die bisher implementierten Designs für die Interaktion im Außenraum wurden in virtueller Realität in der virtuellen Version der Hindenburg-Ringler Kreuzung demonstriert (siehe Abb. 1). Es werden aufgezeichnete Fußgängermodelle integriert und sowohl die Szenarios als auch das Design der Interaktionskonzepte an die bisherigen Erkenntnisse angepasst. Auf dieser Basis kann das bevorzugte Design in virtueller Realität evaluiert werden. ![VR-Demo Hindenburg-Ringler Kreuzung](https://github.com/MarijaKnezevic/SAVeNoW-Katalog/blob/main/images/Screenshot%20aus%20der%20VR-Demo%20an%20der%20Hindenburg-Ringler%20Kreuzung.png?raw=true) Abbildung 1: Screenshot aus der VR-Demo an der Hindenburg-Ringler Kreuzung ohne Ampeln. Hier sind zwei automatisierte Fahrzeuge mit verschiedenen externen Human-Machine Interfaces sichtbar: Links ein schwarzer PKW, der mit weißem Lichtpunkt an der sonst blauen Lichtleiste anzeigt, wo er den Fußgänger wahrnimmt. Am anderen Ende der Kreuzung ein automatisierter Bus, der mit mechanischen „Augen“ Fußgänger anschauen kann, um den verlorenen Blickkontakt mit dem Fahrer des Busses auszugleichen. In einer Videostudie untersuchten wir die Kommunikation zwischen mehreren AVs und Fußgängern an mehrspurigen Kreuzungen. Zu diesem Zweck haben wir die aktuelle Situation mit Lichtsignalen und zukünftige Szenarien mit eHMIs analysiert. Wir haben ein eHMI-Konzept entworfen, das für Szenarien mit vielen Fahrzeugen und unterschiedlichen Kreuzungssituationen geeignet ist. In einer Online-Befragung (N=104) haben wir Videos von vier Testszenarien für eine vergleichende Bewertung verwendet (Baseline: Ampeln). Die Ergebnisse zeigen, dass das eHMI-Konzept in einigen Fällen bessere Bewertungen für die Benutzererfahrung und den emotionalen Zustand erhielt, unterstreichen aber auch die Notwendigkeit eines konsistenten Verhaltens für verschiedene Fahrzeuge, wie es bei Ampeln üblich ist.
Designs für die Interaktion im Außenraum
Interaction between automated vehicles and other road users
Exploring the Potential of eHMIs as Traffic Light Alternatives
Fraunhofer-Institut für Verkehrs- und Infrastruktursysteme
Institut für Konstruktionstechnik und Technisches Design Stuttgart (IKTD)
Deutsches Zentrum für Luft- und Raumfahrt e.V. (DLR)
Katholische Universität Eichstätt - Ingolstadt