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A Novel Method for Simulation-based Testing and Validation of Automotive Surround Sensors under Adverse Weather Conditions
No full textDie Ausrüstung von Fahrzeugen mit Fahrautomatisierungssystemen hat das Ziel, den Fahrkomfort zu erhöhen und den Menschen, der für die meisten Unfälle verantwortlich ist, bei der Fahraufgabe zu entlasten. Für die Beobachtung der Fahrumgebung verwenden Automatisierungssysteme typischerweise Daten von Umfeldsensoren. In den vergangenen Jahren haben Unfälle mit automatisierten Fahrzeugen allerdings gezeigt, dass Fehler in der Sensordatenerfassung und -interpretation tödliche Folgen haben können. Aus diesem Grund muss bereits vor der Markteinführung von Umfeldwahrnehmungssystemen deren Zuverlässigkeit sichergestellt werden. In der Praxis ist das Testen dieser Systeme unter realen Bedingungen teuer, zeitaufwendig und nicht reproduzierbar. Darüber hinaus führt die zunehmende Systemkomplexität im Allgemeinen zu einem erhöhten Testaufwand und damit zu einer längeren Entwicklungszeit. Um dem entgegenzuwirken, werden Simulationen eine zentrale Rolle im zukünftigen Prozess der Entwicklung, des Testens und der Validierung von Fahrautomatisierungssystemen einnehmen. Da ungünstige Witterungsbedingungen wie Regen und Nebel die Leistungsfähigkeit von Umfeldsensoren aufgrund von Absorptions- und Streuprozessen verschlechtern, müssen zusätzlich externe Störungen im Freigabeprozess von automatisierten Fahrzeugen berücksichtigt werden. Dies führt wiederum zu einem erhöhten Testaufwand. Diese Arbeit präsentiert einen allgemeinen Ansatz zur Simulation der Auswirkungen von widrigem Wetter auf die Sensorrohdaten in realen und virtuellen Umgebungen. Der Fokus liegt hierbei insbesondere auf dem Einfluss von Regen und Nebel auf Daten von Kamera-, Lidar- und Radarsensoren. Im weiteren Verlauf wird eine neue Testmethode vorgeschlagen, die sowohl den realen als auch den virtuellen Simulationsansatz nutzt, um den Aufwand für die Absicherung automatisierter Fahrsysteme unter widrigen Wetterbedingungen zu minimieren. Die Versuchsergebnisse zeigen, dass sowohl die reale Wettersimulation anhand von Indoor-Wetteranlagen als auch die virtuelle Wettersimulation basierend auf physikalischen Modellen das Sensorverhalten unter ungünstigen Wetterbedingungen nachbilden kann. Das übergeordnete Ziel dieser Arbeit ist es, große Teile des Test- und Validierungsaufwands in eine Simulationsumgebung zu übertragen, um so Zeit und Kosten zu sparen.Equipping vehicles with driving automation systems aims to increase the driving comfort and eliminate the human error that is responsible for the majority of accidents. Automation systems typically use surround sensors to monitor the driving environment. Recently, accidents with automated vehicles have shown that errors in sensor data measurement and interpretation can lead to fatal injuries. It is thus necessary to test the reliability of environmental perception systems before their market introduction. In practice, real-world testing is expensive, time-consuming, and not reproducible. Furthermore, the increasing system complexity generally leads to an increased test effort and, as a consequence, longer development time. To counteract this, test facilities and simulation will play a central role in the future process of development, testing, and validation of driving automation systems. Adverse weather conditions such as rain and fog usually occur randomly, however, they degrade a sensors performance due to absorption and scattering processes. Therefore, environmental conditions need to be considered to ensure safe automated driving. This thesis presents a general approach for simulating the effects of adverse weather on raw sensor data in real and virtual environments. The focus is on the influence of rain and fog on data from camera, lidar, and radar sensors. Further, a novel test method is proposed that uses both the real and virtual simulation approach to minimize the effort required to safeguard environmental perception systems under adverse weather conditions. Experimental results show that real weather simulation using indoor weather facilities and virtual weather simulation using physical-based models can replicate the sensor behavior under adverse weather conditions. The overarching objective of this work is to support vehicle manufacturers to transfer large portions of testing and validation effort into a simulation environment and thus save time and costs.submitted by Sinan HasirliogluDissertation Universität Linz 202
A Novel Method for Simulation-based Testing and Validation of Automotive Surround Sensors under Adverse Weather Conditions
No full textA Novel Method for Simulation-based Testing and Validation of Automotive Surround Sensors under Adverse Weather Conditions
No full textDie Ausrüstung von Fahrzeugen mit Fahrautomatisierungssystemen hat das Ziel, den Fahrkomfort zu erhöhen und den Menschen, der für die meisten Unfälle verantwortlich ist, bei der Fahraufgabe zu entlasten. Für die Beobachtung der Fahrumgebung verwenden Automatisierungssysteme typischerweise Daten von Umfeldsensoren. In den vergangenen Jahren haben Unfälle mit automatisierten Fahrzeugen allerdings gezeigt, dass Fehler in der Sensordatenerfassung und -interpretation tödliche Folgen haben können. Aus diesem Grund muss bereits vor der Markteinführung von Umfeldwahrnehmungssystemen deren Zuverlässigkeit sichergestellt werden. In der Praxis ist das Testen dieser Systeme unter realen Bedingungen teuer, zeitaufwendig und nicht reproduzierbar. Darüber hinaus führt die zunehmende Systemkomplexität im Allgemeinen zu einem erhöhten Testaufwand und damit zu einer längeren Entwicklungszeit. Um dem entgegenzuwirken, werden Simulationen eine zentrale Rolle im zukünftigen Prozess der Entwicklung, des Testens und der Validierung von Fahrautomatisierungssystemen einnehmen. Da ungünstige Witterungsbedingungen wie Regen und Nebel die Leistungsfähigkeit von Umfeldsensoren aufgrund von Absorptions- und Streuprozessen verschlechtern, müssen zusätzlich externe Störungen im Freigabeprozess von automatisierten Fahrzeugen berücksichtigt werden. Dies führt wiederum zu einem erhöhten Testaufwand. Diese Arbeit präsentiert einen allgemeinen Ansatz zur Simulation der Auswirkungen von widrigem Wetter auf die Sensorrohdaten in realen und virtuellen Umgebungen. Der Fokus liegt hierbei insbesondere auf dem Einfluss von Regen und Nebel auf Daten von Kamera-, Lidar- und Radarsensoren. Im weiteren Verlauf wird eine neue Testmethode vorgeschlagen, die sowohl den realen als auch den virtuellen Simulationsansatz nutzt, um den Aufwand für die Absicherung automatisierter Fahrsysteme unter widrigen Wetterbedingungen zu minimieren. Die Versuchsergebnisse zeigen, dass sowohl die reale Wettersimulation anhand von Indoor-Wetteranlagen als auch die virtuelle Wettersimulation basierend auf physikalischen Modellen das Sensorverhalten unter ungünstigen Wetterbedingungen nachbilden kann. Das übergeordnete Ziel dieser Arbeit ist es, große Teile des Test- und Validierungsaufwands in eine Simulationsumgebung zu übertragen, um so Zeit und Kosten zu sparen.Equipping vehicles with driving automation systems aims to increase the driving comfort and eliminate the human error that is responsible for the majority of accidents. Automation systems typically use surround sensors to monitor the driving environment. Recently, accidents with automated vehicles have shown that errors in sensor data measurement and interpretation can lead to fatal injuries. It is thus necessary to test the reliability of environmental perception systems before their market introduction. In practice, real-world testing is expensive, time-consuming, and not reproducible. Furthermore, the increasing system complexity generally leads to an increased test effort and, as a consequence, longer development time. To counteract this, test facilities and simulation will play a central role in the future process of development, testing, and validation of driving automation systems. Adverse weather conditions such as rain and fog usually occur randomly, however, they degrade a sensors performance due to absorption and scattering processes. Therefore, environmental conditions need to be considered to ensure safe automated driving. This thesis presents a general approach for simulating the effects of adverse weather on raw sensor data in real and virtual environments. The focus is on the influence of rain and fog on data from camera, lidar, and radar sensors. Further, a novel test method is proposed that uses both the real and virtual simulation approach to minimize the effort required to safeguard environmental perception systems under adverse weather conditions. Experimental results show that real weather simulation using indoor weather facilities and virtual weather simulation using physical-based models can replicate the sensor behavior under adverse weather conditions. The overarching objective of this work is to support vehicle manufacturers to transfer large portions of testing and validation effort into a simulation environment and thus save time and costs.submitted by Sinan HasirliogluDissertation Universität Linz 202
Going Beyond Counting First Authors in Author Co-citation Analysis
Get PDFThe present study examines one of the fundamental aspects of author co-citation analysis (ACA) - the way co-citation
counts are defined. Co-citation counting provides the data on which all subsequent statistical analyses and mappings
are based, and we compare ACA results based on two different types of co-citation counting - the traditional type that
only counts the first one among a cited work's authors on the one hand and a non-traditional type that takes into
account the first 5 authors of a cited work on the other hand. Results indicate that the picture produced through this non-traditional author co-citation counting contains more coherent author groups and is therefore considerably clearer. However, this picture represents fewer specialties in the research field being studied than that produced through the traditional first-author co-citation counting when the same number of top-ranked authors is selected and analyzed. Reasons for these effects are discussed
A General Approach for Simulating Rain Effects on Sensor Data in Real and Virtual Environments
No full textVariations on the Author
Get PDF“Variations on the Author” discusses two of Eduardo Coutinho’s recent films (Um Dia na Vida, from 2010, and Últimas Conversas, posthumously released in 2015) and their contribution to the general question of documentary authorship. The director’s filmography is characterized by a consistent yet self-effacing form of authorial self-inscription: Coutinho often features as an interviewer that rather than express opinions propels discourses; an interviewer that is good at listening. This mode of self-inscription characterizes him as an author who is not expressive but who is nonetheless markedly present on the screen. In Um Dia na Vida, however, Coutinho is completely absent form the image, while Últimas Conversas, on the contrary, includes a confessional prologue that moves the director from the margins to the center of his films. This article examines the ways in which these works stand out in the filmography of a director who offers new insights into the notion of cinematic authorship
Appropriate Similarity Measures for Author Cocitation Analysis
Get PDFWe provide a number of new insights into the methodological discussion about author cocitation analysis. We first argue that the use of the Pearson correlation for measuring the similarity between authors’ cocitation profiles is not very satisfactory. We then discuss what kind of similarity measures may be used as an alternative to the Pearson correlation. We consider three similarity measures in particular. One is the well-known cosine. The other two similarity measures have not been used before in the bibliometric literature. Finally, we show by means of an example that our findings have a high practical relevance.information science;Pearson correlation;cosine;similarity measure;author cocitation analysis
Dispelling the Myths Behind First-author Citation Counts
Get PDFWe conducted a full-scale evaluative citation analysis study of scholars in the XML research field to explore just how different from each other author rankings resulting from different citation counting methods actually are, and to demonstrate the capability of emerging data and tools on the Web in supporting more realistic citation counting methods. Our results contest some common arguments for the continued
use of first-author citation counts in the evaluation of scholars, such as high correlations between author rankings by first-author citation counts and other citation
counting methods, and high costs of using more realistic citation counting methods that are not well-supported by the ISI databases. It is argued that increasingly available digital full text research papers make it possible for citation analysis studies to go beyond what the ISI databases have directly supported and to employ more
sophisticated methods
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