Using mobile edge computing technologies for real-time cornering assistance

Abstract

Während Autohersteller heutzutage in ihren neuesten Modellen immer mehr Fahrassistenzsysteme und gar vollautonome Software einbauen, sitzt aktuell die Mehrheit aller Autofahrer noch immer in Autos, die ohne diese Hilfstechnologien auskommen müssen. Bis der Zeitpunkt gekommen ist, an dem vollautonomes Fahren die Straßen vollständig erobert hat, werden vermutlich noch einige tausend Verkehrsunfälle durch menschliche Fehler passieren. Statistiken bestätigen: ein Großteil der Autounfälle passiert während dem Kurvenfahren. Um für mehr Sicherheit im Auto auch bei älteren Modellen beizutragen, stellt diese Arbeit ein neues System vor, welches Fahrern in Echtzeit vor und während dem Kurvenfahren assistiert. Das System ist konzipiert um sowohl in Cloud- als auch in der neuartigen, sogenannten Edge-Infrastruktur, ausführbar zu sein. Ziel von Edge-Computing ist es, Recheneinheiten näher zum Anwender beziehungsweise zum Datenerzeuger zu bringen. In der Arbeit präsentieren wir Lösungen zur GPS-Datenverarbeitung, zum Kombinieren der GPS-Daten mit externen Datenquellen sowie zur Berechnung von Kurven und deren Eigenschaften. Als Ergebnis wird ein Prototyp-System entworfen und implementiert welches in simulierten Verkehrssituationen getestet wird. Der Prototyp wird anhand Leistung und Datengenauigkeit evaluiert. Basierend auf dem Prototyp, werden schließlich Kosten geschätzt, um solch ein System für alle Fahrer in Österreich bereitzustellen.

Today, modern cars with advanced driver assistance systems (ADAS) and even fully autonomous driving software are on the rise and expectedly will reduce accidents in traffic in the future. But as of now, the vast majority of drivers still drive cars without these technologies. Until cars will be driving fully autonomous, human errors are going to lead to thousands of car accidents. Statistics show that one major cause of accidents is related to cornering. To contribute to safer driving in any type of car, in this thesis we introduce a novel system that assists drivers in real-time while cornering. The system is designed in a way that it can be deployed to both the cloud and/or the emerging edge-computing infrastructure. The goal of edge-computing is to move computational units closer to where the data is produced. We also contribute solutions to processing location data, using and combining external data sources and calculating curves and properties. As a result, we design and implement a prototype that is tested against simulated traffic scenarios. In the evaluation we show how the prototype behaves in terms of performance and data quality. Based on the prototype, we finally demonstrate how much it would approximately cost to serve all drivers across Austria.