SCENIMINI - Scenario Mining in Traffic Data

SCENIMINI interpretiert automatisiert Daten von Fahrzeugbewegungen und bereitet sie inhaltlich so auf, dass sie in Form einer Wissensbasis einfach weiterverwendet werden können. Damit bildet SCENIMINI die Grundlage für die Entwicklung und Absicherung automatisierter Fahrfunktionen, für Maßnahmen zur Erhöhung der Verkehrssicherheit und zur Erforschung des Verhaltens von Verkehrsteilnehmenden.

SCENIMINI (Scenario Mining in Traffic Data) ist eine Forschungsdienstleistung des Deutschen Zentrums für Luft- und Raumfahrt (DLR) und bildet das technologische Bindeglied zwischen den DLR-Forschungsfahrzeugen, der infrastrukturellen Verkehrserfassung sowie der systematischen Analyse des Verkehrs.

Verkehrsdaten, insbesondere Trajektoriendaten, bilden den Ausgangspunkt vieler Forschungsprojekte und wissenschaftlicher Fragestellungen. Diese Daten werden infrastrukturell erfasst, zum Beispiel an der AIM Forschungskreuzung, im Testfeld Niedersachsen oder durch mobile Messstationen. Darüber hinaus entstehen Trajektoriendaten durch DLR-Forschungsfahrzeuge sowie in Simulationen.

Für diverse Anwendungsfälle müssen diese häufig heterogenen und zunächst unstrukturierten Daten fusioniert, synchronisiert und weiterverarbeitet werden. Dies gilt insbesondere für Realdaten, bei denen unterschiedliche Sensorquellen, Erfassungsbedingungen und Datenformate zusammengeführt werden müssen.

SCENIMINI unterstützt die automatisierte Annotation und Analyse von Trajektoriendaten, um relevante verkehrliche Szenarien zu extrahieren. Ziel ist der Aufbau einer szenarien-basierten Wissensbasis, in der Trajektoriendaten semantisch annotiert vorliegen. Diese Wissensbasis bildet die Grundlage für weiterführende Analysen, unter anderem im Kontext der Entwicklung und Absicherung automatisierter Fahrfunktionen, der Analyse der Verkehrssicherheit sowie der Modellierung des Verhaltens von Verkehrsteilnehmenden.

Key Features

Szenario-basierte Analyse des Verkehrs
SCENIMINI ermöglicht die systematische Analyse realer und simulierter Verkehrsdaten. Aus Trajektoriendaten werden relevante Verkehrssituationen identifiziert, annotiert und als Szenarien strukturiert bereitgestellt.

Datenfusion und semantische Annotation
SCENIMINI unterstützt die Verarbeitung heterogener Datenquellen aus Infrastruktur, mobilen Messsystemen, Forschungsfahrzeugen und Simulationen. Die Daten werden fusioniert, zwischenverarbeitet und semantisch angereichert.

Standardisierte Szenarioformate
Extrahierte Szenarien können in standardisierten Datenformaten bereitgestellt werden, insbesondere ASAM OpenDRIVE® und ASAM OpenSCENARIO® XML. Damit können die Szenarien in Simulations-, Analyse- und Validierungsumgebungen weiterverwendet werden.

Open-Source
TASI: Ein Bestandteil von SCENIMINI ist TASI, eine Open-Source Python-Bibliothek für die Verwaltung und Analyse von Verkehrsdaten. TASI auf GitHub: https://github.com/DLR-TS/TASI
Datensätze: SCENIMINI wurde zur Erstellung und Verarbeitung öffentlich verfügbarer Datensätze (https://zenodo.org/records/15754836, https://zenodo.org/records/18540070) eingesetzt.

Anwendungsbereiche

SCENIMINI unterstützt unter anderem folgende Anwendungsbereiche:

  • Entwicklung und Absicherung automatisierter Fahrfunktionen
  • Verkehrssicherheitsanalyse
  • Modellierung des Verhaltens von Verkehrsteilnehmenden
  • datengetriebene Verkehrs- und Mobilitätsforschung
  • Szenarioextraktion für Simulationen
  • Aufbau wiederverwendbarer Datengrundlagen für Forschungsprojekte

Projekte:

SCENIMINI wird in verschiedenen Forschungs- und Transferprojekten eingesetzt und weiterentwickelt.

AutoGVZ

Im größten Güterverkehrszentrum in Deutschland testet das DLR zusammen mit Projektbeteiligten, wie sich Lastkraftwagen durch Automatisierung energieeffizienter und sicherer steuern lassen. Das Güterverkehrszentrum Bremen wird Anwendungsfeld des Projektes AUTOGVZ, das LKWs auf einer Strecke von rund drei Kilometern automatisiert und fernüberwacht erproben wird.

VRIEDRICH – Verkehrsbeobachtung und -analyse im ländlichen Raum im Kontext der Verkehrssicherheit

Bei der Gestaltung des Verkehrssystems der Zukunft spielt Verkehrssicherheit eine zentrale Rolle. Im Sinne der Vision Zero geht es darum Unfälle mit Getöteten und Schwerverletzten zu reduzieren – und im besten Fall ganz auszuschließen.

IMoGer

Das Projekt IMoGer (Innovative modulare Mobilität Made in Germany) hat das Ziel, ein neues Mobilitätsangebot für den automatisierten Personen- und Gütertransport zu entwickeln. Dieses Mobilitätsangebot soll den öffentlichen Nahverkehr zu Stoßzeiten entlasten und zwischen den Stoßzeiten neue, innovative Formen des Paket- und Warentransports anbieten – und das alles ganz autonom ohne menschlichen Fahrer.

VVMethoden – Rechtssichere und effiziente Freigabe von autonomen Fahrzeugen

Bei der Einführung vollautomatisierter und autonomer Fahrfunktionen kommt dem Testen und Absichern von Fahrzeugsystemen eine Schlüsselrolle zu. Gemeinsam mit Projektbeteiligten aus Industrie und Forschung entwickelt das DLR rechtssichere sowie zeit- und kosteneffiziente Verifikations- und Validierungsmethoden.

SYNERGIES

Das Projekt SYNERGIES stellt sich eine Zukunft vor, in der sich kooperative, vernetzte und automatisierte Mobilitätssysteme (CCAM) nahtlos in den Alltag integrieren und einen sichereren, effizienteren und nachhaltigeren Transport in ganz Europa gewährleisten. Durch die Einrichtung einer dynamischen, sich ständig weiterentwickelnden Plattform für die szenariobasierte Validierung und die Nutzung von KI-gesteuerten Innovationen will SYNERGIES den globalen Standard für die Entwicklung und Zertifizierung von automatisierten Mobilitätstechnologien setzen.

Kontakt

Dr. Sascha Knake-Langhorst

Abteilungsleiter
Deutsches Zentrum für Luft- und Raumfahrt (DLR)
Institut für Verkehrssystemtechnik
Digitalisierter Straßenverkehr
Lilienthalplatz 7, 38108 Braunschweig