Correction of meteorological vehicle-based measurements for road weather monitoring in pursue of enabling safe automated driving
Creators: name: Rietdorf, Meike
Publisher: name: Karlsruher Institut für Technologie (KIT)
Year: 2022
Subjects: automated driving
autonomous driving
weather
road weather
neural network
random forest
physical model
air temperature
relative humidity
air pressure
slippery road
local danger warning
vehicle-based measurements
correction of raw data
measurement campaigns
Flottenwetterkarte
FlowKar
fleet weather map

description: Um zukünftig punktgenaue Vorhersagen und somit verlässliche Warnungen vor wetterbedingten und potenziell gefährlichen lokalen Straßenbedingungen zu erstellen, werden zeitlich und räumlich hochaufgelöste meteorologische Daten benötigt. Die vorliegende Arbeit prüft die Verwendbarkeit von fahrzeugbasierten Messungen basierend auf der derzeit in Serie verbauten Sensorik. Ziel dieser Arbeit ist es zu untersuchen, ob und inwiefern eine Korrektur der fahrzeugbasierten Daten eine Steigerung des Potentials zur Verbesserung der räumlichen und zeitlichen Auflösung von meteorologischen Daten aufweist. Die Rohdaten der Fahrzeugmessungen unterliegen starken Abweichungen zu den verwendeten Referenzdaten, hervorgerufen sowohl durch stationäre Effekte wie Messungenauigkeit und Verbauort des Sensors, als auch durch bewegungsbedingte Effekte, wie beispielsweise den Einfluss der Motorabwärme bei geringen Geschwindigkeiten. Um die genannten Einflüsse zu untersuchen, wird zunächst ein weltweit einzigartiger Datensatz mit parallelen Daten von Serienfahrzeugen und Referenzen im Rahmen von Messkampagnen erstellt. Anschließend führt die vorliegende Arbeit eine Qualitätskontrolle und Korrektur für die vier meteorologischen Parameter Luftdruck, Lufttemperatur, relative Feuchte und Globalstrahlung durch. Die Rohdaten verfügen für meteorologische Anwendungen über eine zu geringe Qualität. Die entwickelten und implementierten Korrekturverfahren, sowohl physikalischer Natur als auch basierend auf Machine Learning, erreichen sowohl für den Luftdruck als auch für die Lufttemperatur und die relative Feuchte signifikante Verbesserungen der vorliegenden Daten. Für die Lufttemperatur erreichen alle getesteten Modelle vergleichbar gute Ergebnisse, wohingegen bei der relativen Feuchte die Machine Learning basierten Modelle qualitativ hochwertigere Ergebnisse erzielen als das physikalische Modell. Die Machine Learning Modelle erreichen für diesen Parameter einen Anteil von über 95 % an Daten innerhalb der einfachen Messunsicherheit. Eine allgemein gültige Aussage bezüglich der Übertragbarkeit und Wirksamkeit auf anderen Fahrzeugen und anderen als den hier getesteten Szenarien kann auf Basis der zur Verfügung stehenden Datengrundlage nicht getroffen werden. Die Korrektur der Globalstrahlung erreicht in stationären Situationen bereits eine signifikante Verbesserung der Qualität der Ergebnisse. Für die Korrektur von mobilen Daten während der Fahrt ist das Potential der Qualitätssteigerung noch nicht ausgereizt. Die vorliegende Arbeit verdeutlicht die Notwendigkeit der Korrektur der fahrzeugbasierten Rohdaten und zeigt das Potential der hiermit verbundenen Qualitätssteigerung auf. Weitere Untersuchungen, vor allem bezüglich der Übertragbarkeit auf Flottendaten, sowie eine größere Datengrundlage sind notwendig, um eine allgemein gültige Aussage über die Qualitätssteigerung treffen und die Korrekturen weiter in Richtung Serienreife entwickeln zu können.