PAVEsense eIRI-correlatie met referentiemetingen

From ASAsense Documentation (staging)
This page is a translated version of the page Roads AI - IRI Correlation and the translation is 100% complete.
eIRI ASAsense t.o.v. IRI-referentie

Geldig vanaf PAVEsense versie 8 (november 2024)

De eIRI-waarden van ASAsense worden berekend op basis van het wegprofiel dat wordt opgemeten aan de hand van de accelerometer in de sensorbox. We combineren hierbij de metingen van de verschillende passages en nemen het gemiddelde van de eIRI van alle passages die voldoen aan het convergentiecriterium.

Vergelijking met referentiemetingen in de haven van Antwerpen

De correlatie werd gedaan met behulp van referentiedata die we van de haven van Antwerpen mochten ontvangen. Met behulp van enkele correcties voor de GPS-drift merken we een correlatie (R²-factor) van 70% op. Gezien het feit dat we meten na de demping van de wagen, over verschillende passages heen, terwijl de referentiedata eenmalig wordt opgemaakt en telkens langs één zijde van de wagen, beschouwen we dit als een goede correlatiefactor. Belangrijker nog is echter wat het effect is op de analyse. Er is een zeer goede gelijkenis tussen de referentiedata en de ASAsense-data: de slechtere wegen in de referentiedata komen ook in de ASAsense-data terug als slecht, de goede als goed.

eIRI ASAsense t.o.v. PoA-distributie

Als we de totale distributie van de data bekijken, zien we ook een zeer sterke overeenkomst.

We hebben hieronder ook de "driving quality"-indicator vergeleken met de referentiemetingen. Dit analyseren we met een "confusion matrix", een standaardaanpak voor classificatieproblemen. De kwaliteit wordt voornamelijk voorspeld in naburige kwaliteitslabels, wat zichtbaar is in de confusion matrix. Bijvoorbeeld: van de wegen die als echt label "zeer goed" hebben, wordt 96% voorspeld als "goed" of "zeer goed".

Ontwikkeling

PAVEsense versie 8

Het aligneren van de gemeten data werd verbeterd. Hierdoor vallen pieken nu beter samen op de juiste locatie. Daardoor is het nemen van het gemiddelde over verschillende passages een effectievere manier om tot het eindresultaat te komen. Bovendien is dit een eenvoudigere manier, die ook werkt wanneer er weinig passages over dezelfde locatie zijn. In de volgende tabel is de R² afgebeeld van de nieuwe versie ten opzichte van de vorige. We merken ook dat het voorspellen van de rijkwaliteit (Driving Quality) significant verbeterd is ten opzichte van de vorige versie. De tabel is gemaakt met dezelfde data voor v7 en v8, wat vergelijking mogelijk maakt.

eIRI-versie R² (dtw-gealigneerd)
PAVEsense v7 en vroeger 0,61
vanaf PAVEsense v8 0,7
eIRI driving quality confusion matrix, genormaliseerd op het ware label

PAVEsense versie 7 en vroeger

In PAVEsense v7 en vroeger werd het 85ste percentiel gebruikt om verschillende passages samen te nemen tot één meting. Deze versie onderrapporteerde de gemeten eIRI, waardoor veel wegen in een betere categorie terechtkwamen dan in werkelijkheid.

PAVEsense v7 (oudere software) driving quality confusion matrix, genormaliseerd op het ware label