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Measurement performance evaluation of real and virtual automotive light detection and ranging (LiDAR) sensors is an active area of research. However, no commonly accepted automotive standards, metrics, or criteria exist to evaluate their measurement performance. ASTM International released the ASTM E3125-17 standard for the operational performance evaluation of 3D imaging systems commonly referred to as terrestrial laser scanners (TLS). This standard defines the specifications and static test procedures to evaluate the 3D imaging and point-to-point distance measurement performance of TLS. In this work, we have assessed the 3D imaging and point-to-point distance estimation performance of a commercial micro-electro-mechanical system (MEMS)-based automotive LiDAR sensor and its simulation model according to the test procedures defined in this standard. The static tests were performed in a laboratory environment. In addition, a subset of static tests was also performed at the proving ground in natural environmental conditions to determine the 3D imaging and point-to-point distance measurement performance of the real LiDAR sensor. In addition, real scenarios and environmental conditions were replicated in the virtual environment of a commercial software to verify the LiDAR model’s working performance. The evaluation results show that the LiDAR sensor and its simulation model under analysis pass all the tests specified in the ASTM E3125-17 standard. This standard helps to understand whether sensor measurement errors are due to internal or external influences. We have also shown that the 3D imaging and point-to-point distance estimation performance of LiDAR sensors significantly impacts the working performance of the object recognition algorithm. That is why this standard can be beneficial in validating automotive real and virtual LiDAR sensors, at least in the early stage of development. Furthermore, the simulation and real measurements show good agreement on the point cloud and object recognition levels.
A Methodology to Model the Rain and Fog Effect on the Performance of Automotive LiDAR Sensors
(2023)
In this work, we introduce a novel approach to model the rain and fog effect on the light detection and ranging (LiDAR) sensor performance for the simulation-based testing of LiDAR systems. The proposed methodology allows for the simulation of the rain and fog effect using the rigorous applications of the Mie scattering theory on the time domain for transient and point cloud levels for spatial analyses. The time domain analysis permits us to benchmark the virtual LiDAR signal attenuation and signal-to-noise ratio (SNR) caused by rain and fog droplets. In addition, the detection rate (DR), false detection rate (FDR), and distance error derror of the virtual LiDAR sensor due to rain and fog droplets are evaluated on the point cloud level. The mean absolute percentage error (MAPE) is used to quantify the simulation and real measurement results on the time domain and point cloud levels for the rain and fog droplets. The results of the simulation and real measurements match well on the time domain and point cloud levels if the simulated and real rain distributions are the same. The real and virtual LiDAR sensor performance degrades more under the influence of fog droplets than in rain.
This work introduces a process to develop a tool-independent, high-fidelity, ray tracing-based light detection and ranging (LiDAR) model. This virtual LiDAR sensor includes accurate modeling of the scan pattern and a complete signal processing toolchain of a LiDAR sensor. It is developed as a functional mock-up unit (FMU) by using the standardized open simulation interface (OSI) 3.0.2, and functional mock-up interface (FMI) 2.0. Subsequently, it was integrated into two commercial software virtual environment frameworks to demonstrate its exchangeability. Furthermore, the accuracy of the LiDAR sensor model is validated by comparing the simulation and real measurement data on the time domain and on the point cloud level. The validation results show that the mean absolute percentage error (MAPE) of simulated and measured time domain signal amplitude is 1.7%.
In addition, the MAPE of the number of points Npoints and mean intensity Imean values received from the virtual and real targets are 8.5% and 9.3%, respectively. To the author’s knowledge, these are the smallest errors reported for the number of received points Npoints and mean intensity Imean values up until now. Moreover, the distance error derror is below the range accuracy of the actual LiDAR sensor, which is 2 cm for this use case. In addition, the proving ground measurement results are compared with the state-of-the-art LiDAR model provided by commercial software and the proposed LiDAR model to measure the presented model fidelity. The results show that the complete signal processing steps and imperfections of real LiDAR sensors need to be considered in the virtual LiDAR to obtain simulation results close to the actual sensor. Such considerable imperfections are optical losses, inherent detector effects, effects generated by the electrical amplification, and noise produced by the sunlight.
Deep Learning-Based Multi-scale Multi-object Detection and Classification for Autonomous Driving
(2019)
Autonomous driving vehicles need to perceive their immediate environment in order to detect other traffic participants such as vehicles or pedestrians. Vision based functionality using camera images have been widely investigated because of the low sensor price and the detailed information they provide. Conventional computer vision techniques are based on hand-engineered features. Due to the very complex environmental conditions this limited feature representations fail to uniquely identify a specific object. Thanks to the rapid development of processing power (especially GPUs), advanced software frameworks and the availability of large image datasets, Convolutional Neural Networks (CNN) have distinguished themselves by scoring the best on populthis information, the boundingar object detection benchmarks in the research community. Using deep architectures of CNN with many layers, they are able to extract both low-level and high-level features from images by skipping the feature design procedures of conventional computer vision approaches. In this work, an end-to-end learning pipeline for multi-object detection based on one existing CNN architecture, namely Single Shot MultiBox Detector (SSD) [1], with real-time capability, is first reviewed. The SSD detector predicts the object’s position based on feature maps of different resolution together with a default set of bounding boxes. Using the SSD architecture as a starting point, this work focuses on training a single CNN to achieve high detection accuracy for vehicles and pedestrians computed in real time. Since vehicles and pedestrians have different sizes, shapes and poses, independent NNs are normally trained to perform the two detection tasks. It is thus very challenging to train one NN to learn the multi-scale detection ability. The contribution of this work can be summarized as follows:
A detailed investigation on different public datasets (e.g., KITTI [2], Caltech [3] and Udacity [4] datasets). The datasets provide annotated images from real world traffic scenarios containing objects of vehicles and pedestrians.
A data augmentation and weighting scheme is proposed to tackle the problem of class imbalance in the datasets to enable the training for both classes in a balanced manner.
Specific default bounding box design for small objects and further data augmentation techniques to balance the number of objects in different scales.
Extended SSD+ and SSD2 architectures are proposed in order to improve the detection performance and keeping the computational requirements low.
Im Rahmen des vom Bayerischen Staatsministerium für Wirtschaft, Landesentwicklung und Energie geförderten Projekts „Szenarien für den Tourismus in Bayern im Jahr 2040“ war die Hochschule Kempten dazu aufgefordert Zukunftsszenarien zu entwickeln, die alternative Entwicklungen und mögliche Zukünfte des Tourismus in Bayern aufzeigen.
Der bayerische Tourismus ist eine Erfolgsgeschichte und Bayern seit Jahrzehnten eine weltweit boomende Tourismusdestination. Doch wird es immer so bleiben? Was wird oder muss sich ändern? Megatrends wie demografischer Wandel, Digitalisierung, Mobilität und Nachhaltigkeit machen auch vor Bayern nicht halt. Neben Trends und Konjunkturzyklen zeigten bereits bisherige Krisen (9/11, Finanzkrise) und vergegenwärtigen aktuelle Krisen und Probleme (Corona-Pandemie, Klimawandel), welche prägenden Auswirkungen globale Ereignisse bezüglich Nachfrage und Rahmenbedingungen im bayerischen Tourismus haben können. In einem komplexen und dynamischen Marktumfeld stehen Tourismusunternehmen und Tourismusunternehmer ebenso wie Entscheider in Organisationen, Verbänden und Politik einer Vielzahl unsicherer Entwicklungen und offener Fragen gegenüber.
Um die komplexen Interdependenzen im Tourismus abzubilden und auch gravierende Veränderungen der Rahmenbedingungen für den bayerischen Tourismus vorauszudenken, wurden 2019 – also vor Ausbruch der Corona-Pandemie – im vorliegenden Szenarioprojekt touristische Zukunftsszenarien mit dem zeitlichen Horizont des Jahres 2040 entwickelt. Szenarien stellen dabei nicht die einzig wahre Zukunft dar, sondern mögliche Zukünfte. Sie können die Zukunft nicht exakt vorhersehen, jedoch Möglichkeits- und Entwicklungsräume beschreiben und die damit zusammenhängenden Optionen und Veränderungsdynamiken darstellen. Entsprechend können Szenarien dabei helfen, strategische Orientierungsprozesse in Unternehmen und Organisationen gezielt zu unterstützen und damit zu besseren Entscheidungen zu kommen.
Die vorliegenden Szenarien sind in einem gemeinschaftlichen Szenarioprozess auf Basis der Methodik des Szenario-Managements entstanden, der von der Hochschule Kempten angestoßen und von der ScMI AG Paderborn moderiert wurde. Getragen wurde der Prozess von einem interdisziplinären Szenarioteam, in dem zwanzig Experten aus bayerischen Destinationen, Hotellerie, Gastronomie, Tourismusverbänden, Mobilitätsdienstleistern, der Kreativwirtschaft sowie der Tourismuswissenschaft mitgearbeitet haben. In mehreren Workshops haben die Teammitglieder ihre teilweise sehr heterogenen Perspektiven und Sichtweisen eingebracht und damit maßgeblich die Breite und Qualität der Ergebnisse sichergestellt.
Die hier entwickelten Szenarien beinhalten jedoch keine konkreten Entscheidungsvorschläge oder unmittelbare Handlungsempfehlungen für einzelne Unternehmen und Organisationen, sondern wollen zukünftige Entwicklungen und Herausforderungen im bayerischen Tourismus aufzeigen, um diese mit allen Akteuren aus Wirtschaft, Wissenschaft und Politik gemeinsam gestalten zu können. Die diversen Szenarien und die daraus resultierenden unterschiedlichen Chancen-/Risikoprofile und Spannungsfelder haben das Potenzial, die zukünftigen Diskussionen im bayerischen Tourismus maßgeblich mitzuprägen. Da durchgängig alle Akteure im Tourismus von den grundsätzlichen Einflüssen, Entwicklungen und Veränderungen betroffen sind, ist der Diskurs breit und proaktiv zu führen.
Städte und Städtetourismus stehen vor großen infrastrukturellen, ökologischen und ökonomischen Herausforderungen. Während Klimawandel, Nachhaltigkeit, Mobilität, Digitalisierung, Wohnraumknappheit etc. grundlegende Zukunftschancen und Probleme der Urbanisierung und Stadtentwicklung benennen, kämpfen viele städtische Top-Destinationen mit verschiedensten Overcrowding- und Überlastungseffekten. Vor diesem Hintergrund hat das Bayerische Zentrum für Tourismus im Jahr 2021 ein Projekt aufgelegt, das zum Ziel hatte, Zukunftsszenarien zu entwickeln, die alternative Entwicklungen und mögliche Zukünfte des Städtetourismus in Bayern aufzeigen.
Die vorliegenden Szenarien sind in einem Szenarioprozess auf Basis der Methodik des Szenario-Managements entstanden, der gemeinschaftlich von uns und der ScMI AG Paderborn moderiert wurde. Im Spannungsfeld zwischen Chance und Risiko ergeben sich aus diesem Szenarioprozess acht verschiedene Szenarien, die in der Landkarte der Zukunft vier verschiedene Szenarientypen verkörpern.
Das Marktumfeld im Tourismus ist geprägt von hoher Komplexität und Dynamik. Um komplexe Interdependenzen im Tourismus abzubilden und auch gravierende Veränderungen der Rahmenbedingungen für den bayerischen Tourismus vorauszudenken, wurden 2019 touristische Zukunftsszenarien mit dem zeitlichen Horizont des Jahres 2040 entwickelt. Szenarien stellen dabei nicht die einzig wahre Zukunft dar, sondern mögliche Zukünfte. Sie können die Zukunft nicht exakt vorhersehen, jedoch Möglichkeits- und Entwicklungsräume beschreiben und die damit zusammenhängenden Optionen und Veränderungsdynamiken darstellen. Die in diesem Verfahren entwickelten und hier dargelegten sehr unterschiedlichen Szenarien können dabei helfen, strategische Orientierungsprozesse touristischer Unternehmen und Organisationen gezielt zu unterstützen und damit zu besseren Entscheidungen zu kommen.