von Thomas Stefani ; Johann Maximilian Christensen ; Akshay Anilkumar Girija ; Siddhartha Gupta ; Umut Durak ; Frank Köster ; Thomas Krüger ; Sven Hallerbach
WEBIST 2024 - Proceedings of the 20th International Conference on Web Information Systems and Technologies, November 17-19, 2024, in Porto, Portugal (2024), Seite 199-208 1 Online-Ressource
Proceedings of the 16th International Conference on Agents and Artificial Intelligence (ICAART 2024) ; Volume 3 2024 (2024), Seite 299-307 1 Online-Ressource
The cooperative maneuver coordination allows for automated and connected vehicles to execute cooperative driving maneuvers, in order to increase the traffic safety and efficiency on the roads. The development of the associated cooperative driving functions requires a comprehensive testing, due to a large number of aspects needed to be considered. This dissertation introduces a novel methodology for the verification and validation of the cooperative driving functions with an intelligent co-simulation framework, including the approaches considering the preparation of scenarios through machine learning, the coupled simulation of vehicle and traffic, as well as the application of relevant traffic quality metrics. Eventually, a simulation-based Remote-Adaptable Prototype-in-the-Loop method is presented in the context of mixed reality, offering a solution for a fast and effort-efficient testing of the cooperative driving functions.
Die kooperative Manöverkoordinierung ermöglicht es den automatisierten und vernetzten Fahrzeugen kooperative Fahrmanöver auszuführen, um die Verkehrssicherheit und -effizienz auf den Straßen zu erhöhen. Die Entwicklung von dazugehörigen kooperativen Fahrfunktionen bedarf eines umfassenden Testens aufgrund einer großen Anzahl zu berücksichtigender Aspekte. Diese Dissertation schlägt eine neuartige Methodik zur Verifizierung und Validierung von kooperativen Fahrfunktionen durch ein Intelligent Co-Simulation Framework vor, inklusive der Ansätze hinsichtlich der Vorbereitung von Szenarien durch maschinelles Lernen, der gekoppelten Simulation von Fahrzeug und Verkehr sowie der Anwendung von relevanten Metriken der Verkehrsqualität. Schließlich wird eine simulationsbasierte Remote-Adaptable Prototype-in-the-Loop Methode im Kontext der gemischten Realität vorgestellt, die eine Lösung für schnelles und aufwandseffizientes Testen von kooperativen Fahrfunktionen bietet.
The aim of the dissertation was to detect rubber inflatables carrying migrants and refugees using remote sensing data. The research follows the vision of providing civilian rescue teams on the ground with situational images to support their search for boats in distress. We utilised synthetic aperture radar (SAR) to provide a search infrastructure for maritime rescue operations that is independent of the time of day and weather conditions. We carried out two measurement campaigns lasting around six months with a 12m-long inflatable boat to collect SAR images from various satellites and analysed the results. In this way, we gained a comprehensive understanding of the radar patterns of inflatable boats in SAR data and were able to show that automated detection is possible. As part of the work, existing ship detectors were systematically analysed and new detectors specially adapted to the test object were developed.
Ziel der Dissertation war es, mit MigrantInnen und Geflüchteten besetzte Schlauchboote mittels Fernerkundungsdaten zu detektieren. Die Forschung folgt der Vision, zivilen Rettungskräfte vor Ort Lagebilder zu liefern um deren Suche nach Booten in Seenot zu unterstützen. Um eine tageszeit- und witterungsunabhängige Suchinfrastruktur für die maritime Seenotrettung zu ermöglichen, nutzten wir „Synthetic Aperture Radar“ (SAR). Wir führten zwei ca. sechsmonatige Messkampagnen mit einem 12m langen Fluchtschlauchboot durch, um SAR-Bilder verschiedener Satelliten zu sammeln und werteten die Ergebnisse aus. Damit schufen wir ein umfassendes Verständnis der Radarmustern von Schlauchbooten in SAR-Daten und konnten zeigen, dass eine Detektion möglich ist. Im Rahmen der Arbeit wurden systematisch existierende Schiffsdetektoren untersucht und daraus neue, speziell auf das Testobjekt abgestimmte Detektoren entwickelt.
