Anomaly Detection in Riding Behaviours : Using Unsupervised Machine Learning Methods on Time Series Data from Micromobility Services

The global micromobility market is a fast growing market valued at USD 40.19 Billion in 2020. As the market grows, it is of great importance for companies to gain market shares in order to stay competitive and be the first choice within micromobility services. This can be achieved by, e.g., offering a safe micromobility service, for both riders and other road users. With state-of-the-art technology, accident prevention and preventing misuse of scooters and cities’ infrastructure is achievable. This study is conducted in collaboration with Voi Technology, a Swedish micromobility company that is committed to eliminate all serious injuries and fatalities in their value chain by 2030. Given such an ambition, the aim of the thesis is to evaluate the possibility of using unsupervised machine learning for anomaly detection with sensor data, to distinguish abnormal and normal riding behaviours. The study evaluates two machine learning algorithms; isolation forest and artificial neural networks, namely autoencoders. Beyond assessing the models ability to detect abnormal riding behaviours in general, they are evaluated based on their ability to find certain behaviours. By simulating different abnormal riding behaviours, model evaluation can be performed. The data preparation performed for the models include transforming the time series data into non-overlapping windows of a specific size containing descriptive statistics. The result obtained shows that finding a one-size-fits all type of anomaly detection model did not work as desired for either the isolation forest or the autoencoder. Further, the result indicate that one of the abnormal riding behaviours appears to be easier to distinguish, which motivates evaluating models created with the aim of distinguishing that specific behaviour. Hence, a simple moving average is also implemented to explore the performance of a very basic forecasting method. For this method, a similar data transformation as previously described is no
Den globala mikromobilitetsmarknaden är en snabbt växande marknad som år 2020 värderades till 40,19 miljarder USD. I takt med att marknaden växer så ökar också kraven bland företag att erbjuda produkter och tjänster av hög kvalitet, för att erhålla en stark position på marknaden, vara konkurrenskraftiga och förbli ett förstahandsval hos sina kunder. Detta kan uppnås genom att bland annat erbjuda mikromobilitetstjänster som är säkra, för både föraren och andra trafikanter. Med hjälp av den senaste tekniken kan olyckor förebyggas och skadligt bruk av skotrar och städers infrastruktur förhindras. Följande studie utförs i samarbete med Voi Technology, ett svenskt mikromobilitetsföretag som har åtagit sig ansvaret att eliminera samtliga allvarliga skador och dödsfall i deras värdekedja till och med år 2030. I linje med en sådan ambition, är syftet med avhandlingen att utvärdera möjligheten att använda oövervakad maskininlärning för anomalidetektering bland sensordata, för att särskilja onormala och normala körbeteenden. Studien utvärderar två maskininlärningsalgoritmer; isolation forest och artificiella neurala nätverk, mer specifikt autoencoders. Utöver att bedöma modellernas förmåga att upptäcka onormala körbeteenden i allmänhet, utvärderas modellerna utifrån deras förmåga att hitta särskilda körbeteenden. Genom att simulera olika onormala körbeteenden kan modellerna evalueras. Dataförberedelsen som utförs för modellerna inkluderar omvandling av den råa tidsseriedatan till icke överlappande fönster av specifik storlek, bestående av beskrivande statistik. Det erhållna resultatet visar att varken isolation forest eller autoencodern presterar som förväntat samt att önskan om att hitta en generell modell som klarar av att detektera anomalier av olika karaktär inte verkar uppfyllas. Vidare indikerar resultatet på att ett visst onormalt körbeteende verkar enklare att särskilja än resterande, vilket motiverar att utvärdera modeller skapade i syfte att detektera det specifika