Recovery of the geometric road design elements using low-cost sensors : a feasibility study

Abstract

Roadway inventory databases are continuously being applied in two main areas, first in the design, construction and maintenance of new and existing roads and secondly in the specific areas of intelligent transport systems such as driver assistance and mobile information systems. The initial development, storage and management of the database have therefore become the responsibility of the various road agencies around the world, which ascertain that this is done in accordance with the respective road policies and design standards in the respective states or regions. The roadway inventory database has been estimated to comprise of about 49 possible collectible categories of roadway inventory data elements such as the horizontal curve elements, the vertical alignment elements, drainage, the number of lanes and the traffic signs among others. As a result of the rapidly changing roadway environment, the challenge therefore is the up-dating of the roadway inventory database using relatively accurate and cost-effective techniques, as opposed to the mobile mapping systems usually employed in their initial development. This calls for investigation into other low-cost data collection and processing methods and devices. The aim of this study is therefore to develop a methodology for extracting the geometric road design elements from position time series derived from a set of low-cost sensors, and to assess the accuracy potential of such sensors.

The report begins with a review of the basics of road design and the formulations used in the estimation of the geometric road design elements as well as a brief mention of the road design standards and guidelines. The various sensors and systems for land based positioning and navigation, with emphasis on their costs and sources of error, are discussed. An overview of the theory of curve fitting functions and criteria with specific interest in splines and their properties is also presented.

The investigations, tests and data analyses carried out are based on computer simulated data as well as on field measured data collected in the vicinity of the city of Stuttgart. A set of spline-based algorithms is developed and tested for the extraction of geometric road design elements for the purpose of updating the roadway inventory database. Furthermore, a set of low-cost navigation sensors, comprising of wheel speed sensors, a single-axis micro electro-mechanical systems accelerometer and a single-axis micro electro-mechanical systems gyroscope, was built up and utilised for the acquisition of vehicle track positions. The methodologies and formulations used in the synchronisation of the measurements and the calibration of the sensors, the integration of the sensors' data based on a Kalman filter algorithm, the estimation of curvature and recovery of the geometric road design elements are presented.

In summary, the tests and data analyses illustrate that - the developed spline-based algorithms successfully extract the geometric road design elements based on the assumption that the road geometry consist of straight lines, circular and transitional curves, as demonstrated by the analysis of simulated data. - the field calibration procedure of the wheel speed sensors employing a Kalman filtering process achieve an accuracy of +0.04 m in distance increments. The derived heading differences have a final cumulative deviation of +3° or a drift of about 0.0025 °/s. - the proposed set of low-cost sensors can be a viable solution as a short duration georeferencing device for mobile mapping systems in the recovery of the geometric shape of the road track, as long as (i) the vehicle is driven at low speed (about 36km/h or 10m/s) but certainly above the threshold speed of the wheel sensors, (ii) the random errors in the measurements are characterized and reduced and (iii) the pitch angle and gravitation effect are compensated for in the measured data. - the random and the systematic errors in the measured vehicle track position time series are a serious predicament to curvature estimation, which however can be reduced by the use of smoothing splines and by calibration of the measuring devices, respectively.

Based on the above tests and analyses, the low-cost sensors together with the developed algorithms generated sufficiently accurate geometric road design elements for updating roadway inventory databases especially those intended for intelligent transport system applications whose accuracies are specified in metres to sub-meter. However, the recovered geometric road design elements may not be sufficiently accurate for roadway inventory databases used for road design and construction because here the accuracy requirements are in centimetre level.

Die erfassten Streckendatenbanken werden laufend in zwei Hauptbereichen angewandt, erstens bei der Ausführung, Bauweise und Instandhaltung von neuen als auch der schon bestehenden Strecken und zweitens in bestimmten Bereichen intelligenter Transportsysteme, wie z. B. die mobile Informationssysteme. Infolgedessen tragen die verschiedenen Organisationen für Straßen und Verkehrswesen rund um die Welt die Verantwortung für die Anfangsentwicklung, die Archivierung und den Betrieb der Datenbanken und dafür, dass dies in Einklang mit der jeweiligen Straßenbaupolitik und dem Ausführungsstandard des jeweiligen Landes oder der jeweiligen Region bewerkstelligt wird. Die erfassten Streckendatenbanken enthalten schätzungsweise 49 mögliche erfassbare Streckendatenkategorien, wie z. B. horizontale Kurvenelemente, vertikale Anpassungselemente, Abflusskanäle, die Anzahl der Straßen und Straßenschilder. Die schnell wechselnde Streckenumgebung stellt deswegen eine Herausforderung für die Aktualisierung der erfassten Steckendatenbanken dar, wobei relativ genaue und kostengünstige Verfahren verwendet werden im Gegensatz zu dem kinematischen Vermessungssystem, das ursprünglich für die Entwicklung der Streckendatenbanken verwendet wurde. Dies fordert eine Untersuchung von anderen preiswerten Datenerfassungs- und Verarbeitungsmethoden sowie der jeweiligen Geräte. Die Zielsetzung dieser Untersuchung ist infolgedessen die Entwicklung einer Methode zur Extrahierung geometrischer Straßenbauelemente aus einer Zeitreihe von Positionen, die von einem Satz preiswerter Sensoren abgeleitet werded und die Einschätzung des Genauigkeitspotentials solcher Sensoren.

Der Bericht beginnt mit einem Überblick über die Grundlagen der Streckenausführung und den Formulierungen, die im Schätzverfahren der geometrischen Straßenbauelemente verwendet wurden und einer kurzen Übersicht der Straßenausführungsstandards und –richtlinien. Weiterhin werden noch die verschiedenen Sensoren und bodengestützten Positionierungs- und Navigationssysteme erwähnt, wobei auf deren Kosten und Fehlerquellen besonderen Wert gelegt wird. Außerdem enthält der Bericht eine Übersicht über die Theorie der Kurvenanpassungsfunktionen und –kriterien, mit einem besonderen Augenmerk auf Splines und ihre Eigenschaften.

Die ausgeführten Untersuchungen, Tests und Datenanalysen stützen sich sowohl auf computersimulierte Daten als auch auf Feldmessdaten, die in der Umgebung der Stadt Stuttgart erfasst wurden. Ein Satz splinebasierter Algorithmen zur Extrahierung geometrischer Straßenbauelemente wurde entwickelt und getestet, um die erfassten Streckendatenbanken zu aktualisieren. Des Weiteren wurde ein Satz den preisgünstigen Navigationssensoren gebaut, das aus Radsensoren, einem einachsigen mikro-elektro-mechanischen Systeme (MEMS) Beschleunigungsmesser und einem einachsigen mikro-elektro-mechanischen Systeme (MEMS) Gyroskop zusammengesetzt ist. Dieser Prototyp wurde zur Akquisition von Fahrzeugwegpositionen verwendet. Es wird des Weiteren folgendes aufgezeigt: die Methodik und die Formulierungen, die bei der Synchronisation der Messungen und der Kalibrierung der Sensoren verwendet wurden, die Integration der Daten mittels der Kalman-Filter-Algorithmen und die Bewertung von Krümmungen bzw. die Extrahierung geometrischer Straßenbauelemente.

Kurz gefasst zeigen die Tests und Datenanalysen folgendes: - die entwickelten splinebasierten Algorithmen extrahieren erfolgreich die geometrischen Straßenbauelemente ausgehend von der Annahme, dass die Streckengeometrie aus Gerade, Kreis- und Übergangsbogen besteht, wie aus der Analyse der simulierten Daten hervorgeht. - das Feldkalibrierungsverfahren der Radsensoren, die ein Kalman Filter Verfahren verwenden, erzielen eine Entfernungsinkrementgenauigkeit von +0.04 m. Die abgeleitete Richtungsänderung hat eine endgültige kumulative Abweichung von +3° oder eine Richtungsverschiebung von etwa 0.0025 °/s. - die vorgeschlagenen preisgünstigen Sensoren sind eine praktikable Lösung für ein Georeferenzierungsgerät mit ausreichender Relatiogenauigkeit für mobile Meßsysteme in der Rückgewinnung der geometrischen Form der Strecke, solange das Fahrzeug sich mit einer niedrigen Geschwindigkeit (etwa 36km/h oder 10m/s), jedoch über der Grenzgeschwindigkeit der Radsensoren bewegt; (ii) die statistischer Fehler der Messungen werden charakterisiert und verringert (iii) wobei der Nickwinkel und der Gravitationseffekt in den gemessenen Daten berücksichtigt werden. - die zufälligen und die systematischen Fehler der gemessenen Zeitreihe von Positionen sind ein Hindernis in der Bestimmung der Krümmungen, das jedoch durch die Verwendung von glättenden Splines und durch Kalibrierung der Messgeräte umgangen werden kann.

Durch die oben genannten Tests und Analysen wird gezeigt, dass die preisgünstigen Sensoren mit den entwickelten Algorithmen genügend genaue geometrische Straßenbauelemente zur Aktualisierung der erfassten Streckendatenbanken, insbesondere solche für intelligente Transportsysteme, deren Abweichungen in Metern gemessen werden, erstellt haben. Trotzdem könnten die erstellten geometrischen Straßenbauelemente nicht genau genug sein für die in der Straßenausführung und dem Straßenbau erfassten Streckendatenbanken, weil hier die Genauigkeit im Zentimeterbereich liegt.