TY - JOUR A1 - Schreiber, Luca A1 - Riener, Andreas A1 - Weißenberger, Markus A1 - Shah, Tanmesh T1 - Design and Evaluation of a Multifaceted Virtual Reality Learning Environment JF - IEEE Pervasive Computing UR - https://doi.org/10.1109/MPRV.2024.3380788 Y1 - 2024 UR - https://doi.org/10.1109/MPRV.2024.3380788 SN - 1558-2590 SN - 1536-1268 VL - 23 IS - 2 SP - 56 EP - 61 PB - IEEE CY - New York ER - TY - CHAP A1 - Maksimovski, Daniel A1 - Facchi, Christian T1 - Negotiation Patterns for V2X Cooperative Driving: How complex Maneuver Coordination can be? T2 - 2023 IEEE 98th Vehicular Technology Conference (VTC2023-Fall), Proceedings UR - https://doi.org/10.1109/VTC2023-Fall60731.2023.10333579 Y1 - 2023 UR - https://doi.org/10.1109/VTC2023-Fall60731.2023.10333579 SN - 979-8-3503-2928-5 PB - IEEE CY - Piscataway ER - TY - JOUR A1 - Koval, Leonid A1 - Knollmeyer, Simon A1 - Mathias, Selvine George A1 - Asif, Saara A1 - Uzair Akmal, Muhammad A1 - Grossmann, Daniel A1 - Bregulla, Markus T1 - Unlocking the Potential of Information Modeling for Root Cause Analysis in a Production Environment: A Comprehensive State-of-the-Art Review Using the Kitchenham Methodology JF - IEEE Access N2 - Data from production environments is now available in unprecedented volumes, making the problem-solving of incidents through root cause analysis straightforward. However, the root cause analysis process remains time-consuming. This study employs the Kitchenham standard systematic literature review methodology to explore how information models and deep learning can streamline this process. By conducting a comprehensive search across four major databases, we evaluate the current technological advancements and their application in root cause analysis. The aim of this study is to assesses the impact of information models for root cause analysis in a production environment. Our findings reveal that integrating knowledge graphs, association rule mining, and deep learning algorithms significantly improves the speed and depth of root cause analysis compared to traditional methods. Specifically, the use of neural networks in recent literature shows substantial advancements in analyzing complex datasets, facilitating large-scale data integration, and enabling automated learning capabilities. Comparing our findings with other recent studies highlights the advantages of using information modeling and deep learning technologies in root cause analysis. This comparison underscores the superior accuracy and efficiency of these advanced methodologies over traditional manual interpretation methods. The effective implementation of these technologies requires a robust foundation of clean, standardized data, giving rise to the concept of “Production IT.” Furthermore, it is crucial for this data to be openly available to facilitate academic research, thereby enabling the development of new methods for more efficient and effective root cause analysis. UR - https://doi.org/10.1109/ACCESS.2024.3406020 Y1 - 2024 UR - https://doi.org/10.1109/ACCESS.2024.3406020 UR - http://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:bvb:573-49240 SN - 2169-3536 VL - 12 SP - 80266 EP - 80282 PB - IEEE CY - New York ER - TY - CHAP A1 - Knollmeyer, Simon A1 - Mroß, Björn A1 - Müller, Ralph Klaus A1 - Großmann, Daniel T1 - Ontology based knowledge graph for information and knowledge management in factory planning T2 - 2023 IEEE 28th International Conference on Emerging Technologies and Factory Automation (ETFA) UR - https://doi.org/10.1109/ETFA54631.2023.10275409 Y1 - 2023 UR - https://doi.org/10.1109/ETFA54631.2023.10275409 SN - 979-8-3503-3991-8 PB - IEEE CY - Piscataway ER - TY - THES A1 - Hegde, Anupama T1 - Radio Resource Allocation in Cellular V2X: From Rule Based to Reinforcement Learning Based Approaches N2 - The wireless communication technology has gained significant attention in the transportation industry over the recent years. Cellular Vehicle-to-Everything (V2X) communication facilitates the information exchange among road users (such as vehicles, pedestrians etc.) and the infrastructure with an intention to improve the overall road safety, driving comfort, traffic efficiency and save energy. Advanced use-cases aim towards enhancing key functionalities of vehicle automation by means of sensor data sharing and cooperative maneuver & trajectory planning. The introduction of the PC5 interface for sidelink (SL) communication within the mobile communication systems, supports direct exchange of messages between users, independent of the cellular network infrastructure. Two types of radio resource allocation modes are supported in Cellular V2X: managed mode and the unmanaged mode. In the managed mode, a User Equipment (UE) remains connected to the cellular network and the process of resource allocation is coordinated by the base station. In the unmanaged mode, a UE selects its radio resources from a pre-configured resource pool without any assistance from the base station. Originally both these modes were developed by considering that the vehicles exchange periodic messages which are safety-critical in nature. The existing rule based radio resource allocation algorithms in both the modes are unable to adapt their selection parameters in the events of aperiodic data traffic patterns resulting from the diverse generation rules of different V2X messaging protocols. We begin this PhD thesis by carrying out system level network simulations within the developed framework Artery-C, where we study the metrics and parameters that influence the performance of the rule-based radio resource allocation in the sidelink modes. In the first step, we derive the baseline conditions where each mode performs to its best efficiency. By varying the generation rules of the messaging protocols, we further analyze the behavior of the modes when V2X data traffic does not follow a specific pattern. Our studies have shown that both the modes suffer from frequent re-allocations because the messages are no longer periodic and the data sizes do not fit into the previously allocated radio resources. This results in poor utilization of the allocated resources. The unmanaged mode is particularly susceptible to radio resource collisions because the vehicles only have partial awareness about the resource selection decisions of other road traffic participants. As a second contribution, we examine the criteria for sidelink mode selection and the possibilities for a mode switching operation within the sidelink modes and also between the sidelink and the cellular (Uu) modes. We have formulated the strategies for mode switching and calculate the latency in each phase of the mode switch procedure. Although the managed mode has shown advantages with regard to allocation and management of radio resources, it is to be noted that a vehicle cannot remain connected to a base station at all instants of time. Also, switching between different modes is not seamless considering the associated latencies in each phase. This leads us towards the goal of improving the efficiency of the allocation & scheduling of radio resources in the unmanaged mode. After a careful review of the enhancements that can be implemented within the rule based algorithm in the unmanaged mode, it was found that there needs to be a mechanism where vehicles can continuously share their resource selection decisions, adapt their selection parameters and even re-evaluate them (if needed) within a grant period. Therefore, we investigated the Reinforcement Learning (RL) based Artificial Intelligence (AI) approaches that facilitate independent learning, adapting and decision making among spatially distributed vehicular agents. We have developed a fully decentralized multi agent networked Markovian Decision Process (MDP) model of the Cellular V2X communication network where each agent executes an AI based radio resource scheduler. By extending the actor-critic methodology of the RL, we have derived two variants - Independent Actor Critic (IAC) and Shared Experience Actor Critic (SEAC). The results of our evaluations have indicated that both these schedulers have a potential to achieve better radio resource utilization with a reduced risk of radio resource collisions among the agents. Subsequently, it brings about 15 − 20% improvement in the reliability of the communication link which we regard as a valuable contribution. To summarize, this PhD thesis investigates the performance of the rule based radio resource allocation algorithms in Cellular V2X and proposes the qualitative improvements that can be achieved by means of reinforcement learning. N2 - Drahtlose Kommunikationstechnologien haben in der Verkehrsbranche in den letzten Jahren stark an Bedeutung gewonnen. Die Cellular Vehicle-to-Everything (V2X)-Kommunikation ermöglicht den Informationsaustausch zwischen Verkehrsteilnehmern (wie Fahrzeugen, Fußgängern usw.) sowie der Infrastruktur mit dem Ziel die allgemeine Verkehrssicherheit, den Fahrkomfort und die Verkehrseffizienz zu verbessern und Energie einzusparen. Fortschrittliche Anwendungsfälle nutzen diese Technologie um Kernfunktionen der Fahrzeugautomatisierung durch den Austausch von Sensordaten und kooperative Manöver- und Trajektorienplanung zu verbessern. Die Einführung der PC5-Schnittstelle für die Sidelink (SL)-Kommunikation in die zellularen Mobilfunksysteme, wird die direkte Kommunikation zwischen Nutzern unabhängig von etwaiger Mobilfunkinfrastruktur ermöglicht. Cellular V2X unterstützt mit dem verwalteten (managed mode) und unverwaltetem Modus (unmanaged mode) zwei Arten der Zuweisung von Funkressourcen. Im verwalteten Modus bleibt ein Endgerät (UE) mit dem Mobilfunknetz verbunden und die Ressourcenzuweisung wird von der Basisstation koordiniert. Im unverwalteten Modus wählt ein UE seine Funkressourcen selbst aus einem vorkonfigurierten Ressourcenpool aus, ohne dass eine Basisstation dabei mitwirkt. Ursprünglich wurden beide Modi unter der Prämisse entwickelt, dass Fahrzeuge vorrangig periodische, sicherheitskritische Nachrichten austauschen. Die bestehenden regelbasierten Algorithmen zur Zuweisung von Funkressourcen beider Modi sind nicht in der Lage ihre Parameter bei aperiodischem V2X-Datenverkehr anzupassen, die sich aus den Generierungsregeln der verschiedenen V2X-Nachrichtenprotokolle ergeben. Wir beginnen diese Doktorarbeit mit Netzwerksimulationen auf Basis unseres eigens entwickelten Artery-C Frameworks. In diesen Simulationen untersuchen wir die Metriken und Parameter, welche die Leistung der regelbasierten Funkressourcenzuweisung beider Sidelink Modi beeinflussen. Im ersten Schritt leiten wir die Ausgangsbedingungen ab, unter denen jeder Modus seine beste Leistung erbringt. Indem wir die Generierungsregeln der Nachrichtenprotokolle variieren, analysieren wir weiter das Verhalten der Modi bei unregelmäßigem V2X-Datenverkehr. Unsere Studien haben gezeigt, dass beide Modi aufgrund häufiger Neuzuweisungen negativ beeinflusst werden, sobald Nachrichten nicht mehr periodisch sind und die Datengrößen nicht zu den vorab allokierten Ressourcen passen. Dies führt einerseits zu einer schlechten Auslastung der zugewiesenen Ressourcen. Andererseits ist besonders der unverwaltete Modus anfällig für Kollisionen der Funkübertragungen, da die Fahrzeuge nur teilweise über die Entscheidungen anderer Verkehrsteilnehmer bezüglich der Ressourcenauswahl informiert sind. Als zweiten Beitrag untersuchen wir die Kriterien für die Auswahl des Sidelink-Modus und die Möglichkeiten für eine Umschaltung innerhalb eines Modus sowie auch zwischen den Sidelink- und zellularen (Uu) Modi. Wir haben hierfür Strategien zur Umschaltung formuliert und berechnen die Latenzen jeder Phase beim Wechselvorgang. Obwohl der verwaltete Modus in Bezug auf die Zuweisung und Verwaltung von Funkressourcen Vorteile bietet, ist zu beachten, dass ein Fahrzeug nicht zu jedem Zeitpunkt mit einer Basisstation verbunden bleiben kann. Insbesondere ist der Wechsel zwischen den verschiedenen Modi nicht nahtlos möglich, da die dabei auftretenden Latenzen berücksichtigt werden müssen. Dies motiviert uns schließlich die Effizienz der Zuweisung und Planung von Funkressourcen im unverwaltetem Modus zu verbessern. Aus der sorgfältigen Überprüfung möglicher Verbesserungen an den bisherigen regelbasierten Algorithm leitet sich der Bedarf nach einem Mechanismus ab, welcher es Fahrzeugen erlaubt ihre jeweiligen Entscheidungen zur Ressourcenauswahl kontinuierlich auszutauschen, ihre Auswahlparameter anzupassen und bei Bedarf diese auch innerhalb einer Zuweisungsperiode neu zu bewerten. Daher untersuchen wir auf Reinforcement Learning (RL) basierende Ansätze der Künstlichen Intelligenz (KI), welche unabhängige Lern-, Anpassungs- und Entscheidungsprozesse zwischen räumlich verteilten Fahrzeugagenten ermöglichen. Wir haben ein vollständig dezentrales, vernetztes, Multi Agenten Markow-Entscheidungsproblem (MDP) für das Cellular V2X-Kommunikationsnetzwerk formuliert, in welchem jeder Agent einen KI-basierten Funkressourcenplaner ausführt. Durch die Erweiterung der Actor-Critic Methodik des RL haben wir zwei Varianten abgeleitet: Independent Actor Critic (IAC) und Shared Experience Actor Critic (SEAC). Die Ergebnisse unserer Untersuchungen haben gezeigt, dass beide Ansätze das Potenzial die Funkressourcen bei einem verringerten Risiko von Kollisionen zwischen den Agenten auszulasten. Weiterhin verbessert sich die Zuverlässigkeit der Kommunikationsverbindung um 15 – 20%. Zusammenfassend lässt sich sagen, dass diese Dissertation die Leistung der regelbasierten Algorithmen zur Zuweisung von Funkressourcen bei Cellular V2X quantitativ analysiert und qualitative Verbesserungen darlegt, die mit Hilfe von Reinforcement Learning erreicht werden können. T2 - Funkressourcenzuweisung im Cellular V2X: Vom regelbasierten Ansatz zum Reinforcement Learning UR - https://doi.org/10.25593/open-fau-899 Y1 - 2024 UR - https://doi.org/10.25593/open-fau-899 UR - http://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:bvb:573-49215 PB - Friedrich-Alexander-Universität Erlangen-Nürnberg CY - Erlangen ER - TY - CHAP A1 - Chandra Sekaran, Karthikeyan A1 - Balasubramanian, Lakshman A1 - Botsch, Michael A1 - Utschick, Wolfgang T1 - Open-Set Object Detection for the Identification and Localization of Dissimilar Novel Classes by means of Infrastructure Sensors T2 - 2024 IEEE Intelligent Vehicles Symposium (IV) UR - https://doi.org/10.1109/IV55156.2024.10588872 Y1 - 2024 UR - https://doi.org/10.1109/IV55156.2024.10588872 SN - 979-8-3503-4881-1 SP - 1643 EP - 1650 PB - IEEE CY - Piscataway ER - TY - CHAP A1 - Fertig, Alexander A1 - Balasubramanian, Lakshman A1 - Botsch, Michael T1 - Clustering and Anomaly Detection in Embedding Spaces for the Validation of Automotive Sensors T2 - 2024 IEEE Intelligent Vehicles Symposium (IV) UR - https://doi.org/10.1109/IV55156.2024.10588817 Y1 - 2024 UR - https://doi.org/10.1109/IV55156.2024.10588817 SN - 979-8-3503-4881-1 SP - 1076 EP - 1083 PB - IEEE CY - Piscataway ER - TY - CHAP A1 - Linxen, Sebastian A1 - Cassau, Vincent A1 - Sturm, Christian ED - Molina-Tanco, Luis ED - Manresa-Yee, Cristina ED - González-González, Carina Soledad ED - Montalvo-Gallego, Blanca ED - Reyes-Lecuona, Arcadio T1 - Culture and HCI – A still slowly growing field of research. Findings from a systematic, comparative mapping review T2 - Proceedings of the XXI International Conference on Human Computer Interaction UR - https://doi.org/10.1145/3471391.3471421 Y1 - 2021 UR - https://doi.org/10.1145/3471391.3471421 SN - 978-1-4503-7597-9 PB - ACM CY - New York ER - TY - CHAP A1 - Abdelnour-Nocera, Jose A1 - Csikszentmihályi, Chris A1 - Clemmensen, Torkil A1 - Sturm, Christian ED - Abascal, Julio ED - Barbosa, Simone ED - Fetter, Mirko ED - Gross, Tom ED - Palanque, Philippe ED - Winckler, Marco T1 - Design, Innovation and Respect in the Global South T2 - Human-Computer Interaction – INTERACT 2015: 15th IFIP TC 13 International Conference, Bamberg, Germany, September 14-18, 2015, Proceedings, Part IV UR - https://doi.org/10.1007/978-3-319-22723-8_79 Y1 - 2015 UR - https://doi.org/10.1007/978-3-319-22723-8_79 SN - 978-3-319-22723-8 SN - 978-3-319-22722-1 SP - 630 EP - 632 PB - Springer CY - Cham ER - TY - CHAP A1 - Cannanure, Vikram Kamath A1 - Karusala, Naveena A1 - Rivera-Loaiza, Cuauhtémoc A1 - Prabhakar, Annu Sible A1 - Varanasi, Rama Adithya A1 - Tuli, Anupriya A1 - Gamage, Dilrukshi A1 - Noor, Faria A1 - Nemer, David A1 - Das, Dipto A1 - Dray, Susan A1 - Sturm, Christian A1 - Kumar, Neha T1 - HCI Across Borders: Navigating Shifting Borders at CHI T2 - CHI’22: Extended Abstracts of the 2022 CHI Conference on Human Factors in Computing Systems UR - https://doi.org/10.1145/3491101.3503706 Y1 - 2022 UR - https://doi.org/10.1145/3491101.3503706 SN - 978-1-4503-9156-6 PB - ACM CY - New York ER -