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Ejemplo de extracción de modas y estimación de la probabilidad de cada moda para 4 tipos de intersecciones de la base de datos Lyft

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Ejemplo de extracción de modas y estimación de la probabilidad de cada moda para 4 tipos de intersecciones de la base de datos Lyft

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En la primera columna, la intersección esta representada por los vértices que componen el gráfico. Las columnas segunda , tercera y cuarta representan los modos más probables (Es decir de mayor a menor probabilidad), dada la sub-ruta observada de color amarillo y la historia del movimiento.

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ñ(c,e) = 95.82% Esto indica que los grupos Cth de TD1 y TD2 contienen los mismo tipos de rutas y esto a su vez indica que el método es capaz de agrupar las rutas de los participantes del trafico desde diferentes conjuntos de datos de una manera similar.

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La métrica de la formula ñ (c,e) , Representa el promedio del radio de la rutas equivalentes entre todos los grupos de CTH comunes de TD1 y TD2 es mostrado en la formula de la imagen.

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Consiste en el conteo de tipos de rutas dentro de cada grupo y la métrica de comparación es dada por la siguiente formula:

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En segundo lugar, el conjunto Sc∗ que contiene todas las subrutas únicas del grupo c-ésimo se define como
Sc∗ = Sc,1 ∪ Sc,2 ∪ Sc,3.

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Como ejemplo de la creación del conjunto de subrutas Dado el conjunto de tipos de rutas Rˆ c,
Rˆc = Rˆc,1, Rˆc,2, Rˆc,3}
Rˆc,1 = [1, 7, 14]

Rˆc,2 = [1, 7, 9, 15]

Rˆc,3 = [2, 9, 15]

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Dado que una ruta es una secuencia de vértices, cada subruta s Sc,1 se define como una subsecuencia coherente de vértices de la ruta correspondiente.

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Primero, se genera un conjunto de subrutas para cada tipo de ruta en Rˆ c en el c-cluster. Por ejemplo, para el primer tipo de ruta en el c-cluster Rˆc,1, se genera el conjunto de subrutas Rˆc,1, tal que
Sc,1 ⊆ Rˆc,1.

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Así para cada cluster, este proceso extrae los datos de modo  

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Así para cada cluster, este proceso extrae los datos de modo  

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Es crear un conjunto de rutas que un participante del tráfico puede conducir para un tipo de intersección (grupo) e historial de movimiento dados, y estimar la probabilidad de que un modo determinado sea Conducido.

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. Luego, la lista de conteo de los tipos de ruta ρRˆ c se genera para cada grupo cth de la siguiente manera

ρ Rˆ c = (ρRˆ c,1 , ρRˆ c,2 , .  .  .  , ρRˆ c,n , .  .  . ).

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Para cada tipo de ruta Rˆc,n identificado, se calcula la frecuencia ρRˆc,n. Esta frecuencia representa la frecuencia con la que aparece el tipo de ruta Rˆc,n en el clúster según el conjunto de datos.

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Donde el primer subíndice de los elementos de Rˆ c indica el clúster al que pertenece el tipo de ruta, y el segundo subíndice es un identificador del tipo de ruta dentro del clúster.

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Luego, el conjunto de tipos de ruta Rˆ c se genera para cada grupo cth de la siguiente manera:

Rˆ c  =   Rˆc,1, Rˆc,2, . . . , Rˆc,n, . . .   ,

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Una vez que los vértices de las rutas dentro del clúster se asignan a los del gráfico de plantilla, se extraen los tipos de ruta. Cada tipo de ruta es una secuencia de vértices específica en el

grupo.

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Luego, la función biyectiva se utiliza para mapear el resto de los vértices de las rutas dentro del cúmulo.

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Esta representación común se logra en forma de un gráfico de plantilla que se crea para cada clúster.

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Si se considera que los nombres de los vértices son únicos, dos intersecciones no pueden compararse solo por el nombre del vértice.  Por lo tanto, se necesita una representación de vértice común por clúster.

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Para ello, se analiza cada c-ésimo clúster de XVID con el fin de extraer el conjunto de tipos de ruta Rˆ c y la lista de conteo ρRˆ c , cuyos elementos indican con qué frecuencia aparece cada tipo de ruta en el clúster.

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El método podría mejorarse con la inclusión de información de tráfico en tiempo real que se puede enviar a través de la comunicación V2X, incluida la información sobre la infraestructura vial, redes celulares u otros participantes del tráfico.

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Las probabilidades estimadas de modos equivalentes son casi idénticas, lo que también corrobora que el método estima probabilidades similares para cruces similares dadas observaciones similares.

Por lo tanto, PROMOTING proporciona una metodología que hace posible generar un conjunto de datos etiquetados que permite a los investigadores estimar múltiples rutas para cada participante del tráfico y proporciona un puntaje de probabilidad para cada una de las rutas estimadas.

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En este trabajo de investigación se propone un método novedoso denominado PROMOTING que es capaz para generar los modos (rutas probables) de los participantes del tráfico, así como estimar la probabilidad de que un participante del tráfico conduzca un modo específico.

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También podría resultar útil en intersecciones inteligentes, en ese escenario, un vehículo automatizado podría recibir la información del cruce (gráficos, modos, etc.) de la infraestructura, para que el tráfico participante podría realizar una mejor predicción de su propio movimiento de acuerdo a diferentes parámetros, como la eficiencia o la carga de tráfico.

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Sirve como una referencia que muestra cómo se ven los modos en una intersección dada y cuál es la probabilidad de que un participante del tráfico conduzca un modo específico.
El método tiene el potencial de ser muy valioso para las fases de entrenamiento e inferencia de los métodos ML para multimodal predicción de movimiento

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Un desafío común de la predicción de movimiento multimodal es determinar el "óptimo" número de modos a predecir. Para esto tenemos 2 metodos

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Dado el árbol de la base de datos procedente de la preclasificación, el objetivo es identificar las VID con gráficos similares. Sólo hay que tener en cuenta el nivel 3, ya que el isomorfismo entre los gráficos sólo es posible dentro de los nodos del nivel 3

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Nivel 3: Los grafos se agrupan por su grado matricial: donde la primera fila se refiere al grado de entrada del grafo, y la segunda al grado de salida del grafo.

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Nivel 2: Los gráficos se agrupan por su tamaño, es decir, por el número de aristas que contiene el gráfico.

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Nivel 1: Los gráficos se agrupan por su orden, es decir, por el número de vértices que contiene el gráfico.

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Nivel 0: El nodo raíz del árbol de la base de datos se encuentra en este nivel y es el nivel jerárquico más alto del que surgen todas las ramas.

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En la Pre-Agrupacion se verifican las asociaciones entre grafos y vértices, Esto se realiza examinando una serie de condiciones previas que deben poseer dos grafos para ser isomórficos.

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Preagrupación de gráficos y  agrupación isomórfica

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Preagrupación de gráficos y  agrupación isomórfica

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Este paso tiene como objetivo agrupar los elementos de la lista de YID Xvrn con respecto a sus grafos. En concreto, el isomorfismo del gráfico representa el criterio de similitud. Entonces, el resultado de este paso es un cluster, donde cada cluster c se denota por Xc,VTD.

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Vehicle Intersection Data Clustering (Agrupación de datos de las intersecciones de vehículos)

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Vehicle Intersection Data Clustering (Agrupación de datos de las intersecciones de vehículos)

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Por otra parte, la captura de datos reales de tráfico con estas características es un reto importante porque de los recursos financieros, computacionales y de tiempo requeridos.

Esto puede resultar en que un subconjunto de las trayectorias predichas no sea manejable, no siguiendo el infraestructura vial, o chocando con otros participantes del tráfico.

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En este sentido, PROMOCIÓN se puede utilizar como un enfoque de etiquetado para la generación de un conjunto de datos etiquetados que proporciona una puntuación de probabilidad para rutas futuras probables. Tal conjunto de datos etiquetados actualmente no existe y sería muy valioso para los enfoques de ML con la tarea de predicción de movimiento multimodal.

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La iniciativa de la UE destaca el papel que desempeñan la automatización y la conectividad de los vehículos en el aumento

El despliegue de funciones de conducción automatizada en escenarios de tráfico en entornos abiertos se está realizando de forma progresiva. Un vehículo automatizado de nivel 5 exige una complejidad tecnológica muy alta, y, hasta la fecha, las funciones de conducción requeridas para este nivel de automatización no cuentan con las robustez para el despliegue en escenarios de tráfico en entornos abiertos. Esto es basado en la consideración de que el movimiento del tráfico es de naturaleza multimodal, lo que significa que cada participante del tráfico no está obligado a seguir una sola trayectoria en el futuro,

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Sin embargo, hay una falta de verdad básica para este puntaje de probabilidad en los conjuntos de datos existentes. Esto implica que los modelos actuales de Machine Learning evalúan los múltiples predicciones comparándolas con la única trayectoria real etiquetada en el conjunto de datos. Se introduce un nuevo método basado en datos llamado Probabilistic Traffic Motion Labeling con el fin de generar probables rutas futuras y estimar sus probabilidades. PROMOVER se evalúa con la base de datos de Lyft disponible públicamente.

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la extracción de la ruta

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la extracción de la ruta de cada vehículo que cruza una intersección y la gráfica de la intersección cruzada

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la descripción de la infraestructura vial

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Describe la información estática del tráfico: la infraestructura vial mediante la base de datos de Lyft

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Son similares en tamaño de acuerdo a los resultados mostrados en la tabla 3 y tambien se puede deducir que el método es capaz de agrupar comparativamente los datos dinámicos de diferentes grupos de datos .

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Tabla 3 : Comparación de arboles de base de datos Td1 y Td2 con Tcom

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Tabla 3 : Comparación de arboles de base de datos Td1 y Td2 con Tcom

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Como se mencionó en la sección 3.2 solo rutas completas han sido seleccionadas en la salida del segundo paso de la promoción la razón fue que esas rutas son el único tipo que contiene una descripción completa del cruce de intersecciones desde su entrada hasta la salida

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Resumen de los detalles de los VID's generados por D1 y D2

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Resumen de los detalles de los VID's generados por D1 y D2

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Proceso de evaluación en la base de datos

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Proceso de evaluación en la base de datos

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En un base de datos lyft que tiene 2 conjuntos de datos D1 y D2 , siendo d1 un conjunto de datos de entrenamiento y el d2 es el que tiene la evaluación de los conjuntos de datos dados por la base de  datos lyft.

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3.2. Extracción de datos de intersección de vehículo

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3.2. Extracción de datos de intersección de vehículo

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3.1. Descripción de la Infraestructura Vial

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3.1. Descripción de la Infraestructura Vial

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La metodología de PROMOCIÓN se compone de cinco pasos y cada paso se explica en una subsección de esta sección.

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Para estimar los modos y las probabilidades de cada modo, PROMOTING requiere datos históricos de tráfico y información topológica de la hoja de ruta

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Etiquetado probabilístico del movimiento del tráfico para la predicción de rutas de vehículos multimodales

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Etiquetado probabilístico del movimiento del tráfico para la predicción de rutas de vehículos multimodales