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Keywords
Development and Simulation of a Test Environment for Vehicle Dynamics, Virtual Test Track Layout
(2017)
This paper presents an overview of a hybrid test strategy for ADAS functions testing and validation. The hybrid test strategy represents a combination of real and virtual validation procedure providing a substitute to elaborate real tests in the development process. ADAS sensor – front view camera – modeling approaches are presented where the causes of relevant optical aberrations and their effects on the acquired images are investigated. In this context, distortion, blur and vignetting models are created and demonstrated. Additionally, a toolchain, a method for camera simulation and testbed setups are defined and presented as enablers for hybrid test strategies.
Dieser Beitrag fasst die Ergebnisse der Diplomarbeit „Bewertung des Simulationsverhaltens von Co-Simulations-Werkzeugen für einen Fahrdynamikregelverbund“ von Herrn Andreas Maier an der Fachhochschule Augsburg bei der BMW AG zusammen. Das Ziel der Diplomarbeit war die Evaluierung von auf dem Markt erhältlichen Integrationswerkzeugen für die gekoppelte Simulation um anschließend mit geeigneten Kandidaten den Einfluss der Co-Simulation mittels eines BMW internen Fahrdynamikregelmodells zu untersuchen. Aus der Diplomarbeit wird der Schwerpunkt Analyse präsentiert. Wesentliches Ergebnis dieser Analyse ist der Nachweis für bitidentisches Verhalten einer Co-Simulation mittels Integrationsplattform und eines Co-Simulation reproduzierenden Modells. Als Referenzverhalten wird das Verhalten angesehen, bei dem das originale Gesamtmodell in unabhängige Teilsysteme zerlegt wurde, deren externe Verbindungssignale durchVerzögerungsblöcke ergänzt wurden. Durch diese Maßnahmen kann belegt werden, dass der Einfluss der Integrationsschicht keine unerwarteten Effekte in die Anwendungsschicht einschleppt.
This work gives an introduction into possible tool qualification approaches, and then proposes a generic approach to tool qualification using a Tool Validation Suite Approach. Here “tool” is usually used in the sense of “integrated code generator tool with target compiler“. Central to the Validation Suite Approach is the use of an Automated Test Environment with capability of automatic execution of large numbers of test cases. The presentation also provides the results of an effort to systematically gather and structure all relevant requirements on a Validation Suite from existing and upcoming standards in a generic Validation Suite Requirement Catalogue ([5], attached after this article). The presentation provides examples of the various requirements and different requirement classes and explains the role of the requirement catalogue in the Validation Suite approach. Further the contribution presents the steps according to this Validation Suite Approach to tool qualification which will lead to tool qualification and if desired certification. It outlines how assessment of a specific tool validation suite against the requirements may progress. The remainder of the presentation describes the role of validation suite operation and maintenance activities and re-qualification of tools which have been previously qualified, and gives experience and status of the currentwork. The presentation is outlined in the following sections. The topics covered in this paper include • Description of validation suite approach • Goals • Benefits of approach, • Issues to solve • Elements of validation suite • Role of test environment
Numerische Methoden
(2006)
Diese Einführung in die Numerische Mathematik behandelt die Themenbereiche Rechengenauigkeit, lineare Gleichungssysteme, Interpolation, Integration, Fouriertransformation, Nullstellenbestimmung sowie gewöhnliche und partielle Differentialgleichungen sehr anschaulich. Der Schwerpunkt liegt auf effizienten, rechnergestützten Lösungsansätzen, z. B. Wavelets, Splines und Mehrgitterverfahren. Viel Wert wird dabei auf aktuelle Anwendungsbeispiele aus dem Umfeld Computer Science gelegt, wie Bildverarbeitung, Computer-Graphik, Data Mining und Wettervorhersage. Historische Beispiele ergänzen die Darstellung. Dieses Lehrbuch eignet sich somit für Studierende der Informatik, Mathematik sowie Ingenieur- und Naturwissenschaften, die einen modernen Zugang zum Einsatz numerischer Methoden suchen.
Die Neuauflage wurde aktualisiert und Erfahrungen der täglichen Vorlesungspraxis eingearbeitet. Neue Anwendungsbereiche wurden mit aufgenommen, insbesondere aus der Softwareentwicklung für industrielle Anwendungen und aus dem Bereich des Internet. Zusätzlich wurde als Unterstützung eine Webseite eingerichtet, die es den Studierenden ermöglicht, interaktiv und mit Lösungshilfen die Übungsaufgaben des Buches selbstständig zu bearbeiten.
In this paper, we describe a new approach for synthetic image augmentation and its advantages in training Deep Neural Networks (DNNs) for object classification and localization. To address the need for a significant amount of data when training DNNs, for image-based ADAS functions, our method relies on virtually generated scenarios augmented via a physics-based camera model. The camera model implements various optical effects on ideal-synthetic images. For the scope of this paper, we illustrate the performance differences associated with the vignetting effect when training DNNs with and without image augmentation. We show that training on images altered by our camera vignetting model yield to a better performance than using ideal-synthetic images, additionally we illustrate the relationship between the network's performance results and the implemented effect (vignetting in this case). For a start, our results open the possibility for using camera models for training neural networks on synthetic data and pave the way toward further investigations on significant optical and image sensor effects to be modeled/implemented for performance enhancement during the training process. The approach is conducted and evaluated by training a DNN for car detection using the Karlsruhe Institute of Technology and Toyota Technological Institute at Chicago (KITTI) and Virtual KITTI (VKITTI) datasets.
Rob Harwood, Ansys global industry director, met with professor Stefan-Alexander Schneider from the University of Applied Sciences at Kempten in Bavaria, Germany. Professor Schneider runs one of the world’s only master’s courses on advanced driver assistance systems and autonomous vehicles. Their conversation revealed how the University of Applied Sciences is helping to develop the disruptive technologies of tomorrow and the engineers who will deliver them. They all discussed why simulation is critical for autonomous vehicles.