Intelligente Infrastruktur zur Erfassung von Verkehrsteilnehmern und deren Modellierung im digitalen Zwilling

Klöker, Laurent Benedikt; Oeser, Markus; Eckstein, Lutz

doi:HT031392697

Intelligente Infrastruktur zur Erfassung von Verkehrsteilnehmern und deren Modellierung im digitalen Zwilling = Intelligent infrastructure for the detection of road users and their modeling in the digital twin

Klöker, Laurent Benedikt^RWTH*

2025 & 2026

Verantwortlichkeitsangabevorgelegt von Laurent Benedikt Klöker

ImpressumAachen : ika 2025

Umfang1 Online-Ressource : Illustrationen

ReiheSchriftenreihe Automobiltechnik

Dissertation, Rheinisch-Westfälische Technische Hochschule Aachen, 2025

Veröffentlicht auf dem Publikationsserver der RWTH Aachen University 2026

Genehmigende Fakultät
Fak04

Hauptberichter/Gutachter
Eckstein, Lutz (Thesis advisor)^RWTH* ; Oeser, Markus (Thesis advisor)^RWTH*

Tag der mündlichen Prüfung/Habilitation
2025-08-21

Online
DOI: 10.18154/RWTH-2025-11178
URL: https://publications.rwth-aachen.de/record/1024357/files/1024357.pdf

Einrichtungen

Lehrstuhl und Institut für Kraftfahrzeuge (ika) (414110)

Inhaltliche Beschreibung (Schlagwörter)
Lebenszykluskostenanalyse (frei) ; Qualitätsmetriken (frei) ; Sensorplatzierung (frei) ; Umfeldwahrnehmung (frei) ; automated and connected driving (frei) ; automatisiertes und vernetztes Fahren (frei) ; digitale Zwillinge im Verkehr (frei) ; environment perception (frei) ; intelligent infrastructure sensors (frei) ; intelligente Infrastruktursensorik (frei) ; life cycle cost analysis (frei) ; multimodal sensor systems (frei) ; multimodale Sensorsysteme (frei) ; quality metrics (frei) ; sensor placement optimization (frei) ; simulation-based evaluation (frei) ; simulationsbasierte Bewertung (frei) ; traffic digital twins (frei)

Thematische Einordnung (Klassifikation)
DDC: 620

Kurzfassung
Die Einführung automatisierter und vernetzter Fahrzeuge in bestehende Verkehrssysteme verspricht wesentliche Vorteile hinsichtlich Sicherheit, Effizienz und Nachhaltigkeit, stellt jedoch insbesondere im urbanen Raum signifikante technologische Herausforderungen dar. Komplexe Verkehrssituationen, hohe Verkehrsdichten sowie häufig auftretende Objektverdeckungen erschweren die zuverlässige und präzise Umfeldwahrnehmung automatisierter Fahrzeuge. In diesem Kontext wird unter anderem der Einsatz intelligenter Infrastruktursensorik (IIS), bestehend aus im Straßenverkehr positionierten Sensoren zur Erfassung und Interpretation des Verkehrsgeschehens, als vielversprechender Lösungsansatz betrachtet. In der vorliegenden Dissertation wird eine umfassende Methodik zur systematischen Bewertung und Optimierung intelligenter Infrastruktursensorik für die Erstellung digitaler Zwillinge entwickelt. Digitale Zwillinge sind hierbei virtuelle Abbilder realer Verkehrssituationen und essenzielle Instrumente für die Entwicklung, Simulation und Absicherung automatisierter Fahrfunktionen. Zu Beginn der Arbeit erfolgt eine detaillierte simulationsbasierte Analyse des Potenzials multimodaler IIS-Konfigurationen, insbesondere unter Verwendung kombinierter Kamera- und Lidarsensortechnologien. Aufbauend auf diesen Erkenntnissen werden spezifische Bewertungsmetriken definiert, welche die Dimensionen Genauigkeit, Latenz und Verlässlichkeit quantifizieren, da diese unmittelbar die Funktionalität und Sicherheit automatisierter Fahrzeuge beeinflussen. Die entwickelte Methodik wird anschließend anhand realer Datensätze aus urbanen Verkehrsknotenpunkten validiert, um belastbare Aussagen zur Eignung und Übertragbarkeit der daraus abgeleiteten digitalen Zwillinge für verkehrliche Anwendungen zu ermöglichen. Um die praktische Anwendbarkeit weiter zu erhöhen, integriert die Methodik neben technischen Kriterien auch räumliche und ökonomische Betrachtungen. Dazu wird ein Algorithmus entwickelt, der optimierte Platzierungen von IIS-Setups anhand realer Straßengeometrien ermittelt und dabei technische Anforderungen an die räumliche Abdeckung und Auflösung in sicherheitskritischen Straßenbereichen berücksichtigt. Ergänzend hierzu erfolgt eine umfassende Lebenszykluskostenanalyse, welche mithilfe von Monte-Carlo-Simulationen Investitions-, Betriebs- und Gesamtbetriebskosten unterschiedlicher IIS-Konfigurationen und räumlicher Skalierungen bewertet. Die Ergebnisse demonstrieren, dass die entwickelte Methodik eine hohe Flexibilität und Übertragbarkeit besitzt und verschiedene Anforderungen und Anwendungsszenarien im Kontext verkehrstechnischer digitaler Zwillinge adressieren kann. IIS-Betreiber, Stadtplaner sowie Entwickler automatisierter Fahrfunktionen erhalten dadurch eine wissenschaftlich fundierte Entscheidungsbasis, um gezielt die Qualität digitaler Zwillinge zu verbessern und urbane Mobilitätssysteme nachhaltig zu optimieren.

The integration of automated and connected vehicles into existing transportation systems promises significant advantages in terms of safety, efficiency, and sustainability. However, this integration also poses substantial technological challenges, particularly in urban environments. Complex traffic scenarios, high traffic density, and frequent occlusions impede the reliable and precise perception of the surroundings by automated vehicles. In addressing these challenges, the use of intelligent infrastructure sensors (IIS), consisting of sensors installed in the road traffic to record and interpret traffic events, is regarded as a promising approach. This dissertation proposes a systematic methodology for the assessment and optimization of intelligent infrastructure sensors, with the objective of creating digital twins. Digital twins, in this context, refer to the virtual representation of real-world traffic scenarios, serving as essential tools for the development, simulation, and validation of automated driving functions. The work commences with a detailed simulation-based analysis of the potential of multimodal IIS configurations, particularly those combining camera and lidar sensor technologies. Based on these findings, specific evaluation metrics are defined that quantify the dimensions of accuracy, latency, and reliability, as these directly affect the functionality and safety of automated vehicles. The developed methodology is subsequently validated using real-world datasets from urban traffic nodes in order to derive robust and application-relevant insights into the suitability and transferability of the resulting digital twins for traffic-related use cases. To further enhance its practical applicability, the methodology integrates spatial and economic considerations in addition to technical criteria. An algorithm is developed to determine optimized placements of IIS setups based on real road geometries. This algorithm takes into account technical requirements such as sensor coverage and resolution in safety-critical road areas. In addition, a comprehensive life cycle cost analysis is conducted using Monte-Carlo simulations to evaluate investment, operational, and total life cycle costs across different IIS configurations and deployment scales. The results demonstrate that the proposed methodology provides a high degree of flexibility and transferability. It is suitable for addressing various requirements and application scenarios in the context of traffic-related digital twins. As a result, the work provides IIS operators, urban planners, and developers of automated driving systems with a scientifically grounded decision-making basis to systematically improve the quality of digital twins and sustainably optimize urban mobility systems.

OpenAccess:
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