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Es ist eine alltägliche Erfahrung, daß wir Urteile über gut oder schlecht, bzw. qualitativ hochwertig oder minderwertig eines Gegenstandes mit der Wahrnehmung des emittierten Geräuschschalls in Verbindung bringen. Der Geräuschlaut ist deshalb ein wichtiges Entscheidungskriterium bei der Auswahl eines Produktes, welches wahrnehmbaren Schall erzeugt. Die Fragestellung hinsichtlich der Geräuschqualität und des Geräuschdesigns stellt daher hohe Anforderungen an den Akustik-Ingenieur. Zum heutigen Zeitpunkt ist es jedoch nicht möglich, mit einer instrumentellen Meßtechnik Aussagen über die Eignung eines Geräuschschalls für ein Produkt zu machen. Es ist nicht möglich, kognitive Faktoren über eine instrumentelle Meßtechnik zu messen. Es reicht nicht aus, eine Geräuschgüte mit Bewertungsschemata wie dem A-bewerteten Schalldruckpegel
oder Lautheitsmodellen zu definieren. Diese lassen allein keine eindeutigen Aussagen über die Wahrnehmung von Geräuschen zu. Der vorliegende Beitrag ist als Ansatz für das Soundengineering von Fahrzeuginnengeräuschen zu sehen. Es wird anhand von Hörversuchen mit Fahrzeuginnengeräuschen ein objektiver Beschreibungskatalog ermittelt, der eine Aussage über die jeweilige Hörempfindung zuläßt.
Systeme zur automatisierten Bildanalyse sind vielfältig einsetzbar und gewinnen aufgrund technologischer Weiterentwicklungen und gesellschaftlicher Akzeptanz zunehmend an Bedeutung. Schwerpunkt im Bereich der "Technischen Bildverarbeitung dynamischer Szenen" ist die Entwicklung von Methoden, die bei der Interpretation von Bildern aus verschiedenen Sensordaten Verwendung finden. Dies sind neben den herkömmlichen Kamerabildern im wesentlichen Röntgen- und Radarbilder. Unter geeigneter Berücksichtigung der durch die jeweiligen Anwendungen vorgegebenen Randbedingungen werden daraus entsprechende Verfahren abgeleitet. Derzeitige Projekte beschäftigen sich mit der Analyse von Straßenverkehrsszenen, der Detektion von Sprengstoffzündern bei der Durchleuchtung von Fluggepäck, sowie mit der Bestimmung von Art und Ausdehnung von Ölverschmutzungen bei der Meeresüberwachung.
Systems for automated image analysis are useful for a variety of tasks and their importance is still increasing due to technological advances and an increase of social acceptance. The main focus of "Technical Image Processing of Dynamic Scenes" lies
with the development of methods for the interpretation of images derived from various sensors. Apart from conventional visual images, this involves mainly X-ray and radar images. Taking into account the requirements of the various applications, suitable methods are derived. Current projects are dealing with the analysis of traffic scenes, detection of detonators when X-raying luggage and determination of type and expansion of oil pollution in maritime surveillance.
In der vorliegenden Arbeit wird ein Verfahren vorgestellt, welches textur- und konturbasierte Verfahren zur Segmentierung fusioniert. Als Kopplungsmatrix wird eine selbstorganisierte Karte nach Kohonen verwendet. Eine verbesserte Objekt- zu Hintergrundtrennung im Vergleich zu Einzelalgorithmen wird demonstriert.
Multimodaler Sensor zur Fahrzeugführung: Teilprojekt: Architektur, Rundumsicht und Objekterkennung
(1997)
Im vorliegenden Beitrag wird ein hochsprachenprogrammierbares System zur schritthaltenden Vollbild-Interpretation natürlich beleuchteter Szenenfolgen im Videotakt vorgestellt. Im einzelnen werden folgende Teilmodule und Subsysteme beschrieben: eine hochdynamische, pixellokal autoadaptive CMOS-Kamera mit ca. 120 dB Helligkeitsdynamik (20Bits/Pixel) ein hochsprachenprogrammierbarer Systolic Array Prozessor (für die pixelbezogenen Verarbeitungsmodule) im PCI-Kartenformat, samt optimierendem Compiler, Simulator und Emulator Systemprozeßgerüste unter Linux auf den für die Echtzeit-Anwendungen eingesetzten Hostrechnern (z.B. DEC/Alpha oder Intel/ Pentium)eine prototypische Anwendung zur bildverarbeitungsbasierten Eigenbewegungsbeobachtung (Translationsrichtung, Eotationsraten)eine prototypische, automotive Anwendung zur schritthalt enden Detektion und Kartierung des Straßen- und Spurverlaufs unter partieller monokularer 3D-Rekonstruktion, sowie prototypische Anwendungen zur Klassifikation verkehrsrelevanter Hindernisse (Verkehrsteilnehmer)
Derzeitige Projekte am Institut für Neuroinformatik in Bochum beschäftigen sich mit der Analyse von Straßenverkehrsszenen mittels Computer Vision [12]. Dies impliziert, wegen der durch die natürliche Umwelt aufgestellten Randbedingungen, hohe Anforderungen an die zu entwickelnden Algorithmen. Im speziellen wird versucht, Verkehrsteilnehmer aus Videobildern zu extrahieren und die so gewonnenen Objekthypothesen weiter zu attributieren (z.B. Objektklasse, Abstand, Geschwindigkeit, Gefahrenpotential hinsichtlich der beabsichtigten Eigentrajektorie etc.), um im Hinblick auf den Einsatz in Assistenzsystemen in Fahrzeugen eine möglichst genaue Beschreibung der Umwelt zu erreichen. Nicht nur die große Vielfalt der unterschiedlichen Umweltszenarien, sondern auch das hohe Maß an Sicherheit, das die gestellte Aufgabe erfordert, bedingen ein breitbandiges und flexibles Gesamtsystem [6]. Ein Lösungsvorschlag wird im folgenden behandelt.
Systems for automated image analysis are useful for a variety of tasks and their importance is still increasing due to technological advances and an increase of social acceptance. Especially in the field of driver assistance systems the progress in science has reached a level of high performance. Fully or partly autonomously guided vehicles, particularly for road-based traffic, pose high demands on the development of reliable algorithms due to the conditions imposed by natural environments. At the Institut fur Neuroinformatik, methods for analyzing driving relevant scenes by computer vision are developed in cooperation with several partners from the automobile industry. We introduce a system which extracts the important information from an image taken by a CCD camera installed at the rear view mirror in a car. The approach consists of a sequential and a parallel sensor and information processing. Three main tasks namely the initial segmentation (object detection), the object tracking and the object classification are realized by integration in the sequential branch and by fusion in the parallel branch. The main gain of this approach is given by the integrative coupling of different algorithms providing partly redundant information.
Systems for automated image analysis are useful for a variety of tasks and their importance is still growing due to technological advances and an increase of social acceptance. Especially in the field of driver assistance systems the progress in science has reached a level of high performance. Fully or partly autonomously guided vehicles, particularly for road-based traffic, pose high demands on the development of reliable algorithms due to the conditions imposed by natural environments. At the Institut für Neuroinformatik methods for analyzing driving relevant scenes by computer vision are developed in cooperation with several partners from the automobile industry. We introduce a system which extracts the important information from an image taken by a CCD camera installed at the rear view mirror in a car. The approach consists of a sequential and a parallel sensor and information processing. Three main tasks namely the initial segmentation (object detection), the object tracking and the object classification are realized by integration in the sequential branch and by fusion in the parallel branch. The main gain of this approach is given by the integrative coupling of different algorithms providing partly redundant information.
Für das sichere Führen von Fahrzeugen im Straßenverkehr ist ein hohes Maß an Informationsverarbeitung notwendig, um aus den zur Verfügung stehenden Informationen, Handlungen für die Fahrzeugsteuerung abzuleiten. Der Mensch löst diese Aufgabe hauptsächlich auf der Basis visueller Informationen. Durch die Arbeitsweise des menschlichen Gehirns motiviert, wird am Institut für Neuroinformatik der Ruhr-Universität Bochum an einer Fahrzeugführung mittels Computer Vision gearbeitet. Fortlaufend oder zumindest in kurzen Abständen müssen hierbei Verkehrsteilnehmer aus den visuellen Informationen extrahiert und danach weiter attributiert werden. Wichtige Eigenschaften sind hierbei: Objektklasse (PKW, LKW, Fußgänger etc.), Abstand, Geschwindigkeit, Bewegungsrichtung und das Gefahrenpotential bezüglich der eigenen Ortsveränderung. Die Vielzahl der durch die Umwelt aufgestellten Randbedingungen und das aus der Aufgabenstellung implizierte hohe Maß an Sicherheit bedingen ein robustes und flexibles Gesamtsystem. Dieses Gesamtsystem besteht zum einen aus Basis-Algorithmen zur Vorverarbeitung der Eingabedaten und Extraktion von Bildmerkmalen und zum anderen aus darauf aufbauenden Verfahren zur Segmentierung, Klassifizierung und Verfolgung von Fahrzeugen.
In diesem Artikel wird ein System vorgestellt, welches eine videobasierte Hinderniserkennung zur automatisierten Bildanalyse von Straßenverkehrsszenen durchführt. Eine Unterteilung der Hinderniserkennung in Objektdetektion, Objektverfolgung und Objektklassifikation lässt eine Extraktion und eine Attributierung von Verkehrsteilnehmern zu. Eine Szeneninterpretation ist ableitbar.
In diesem Artikel wird eine flexible Architektur vorgestellt, mit deren Hilfe eine modulare Lösung von Fahrerassistenzaufgaben in Kraftfahrzeugen gezeigt werden kann. Es wird eine Objektbezogene Analyse von Sensordaten, eine Verhaltensbasierte Szeneninterpretation und eine Verhaltensplanung vorgestellt. Eine globale Wissensbasis, auf der jedes einzelne Modul arbeitet, beinhaltet die Beschreibung physikalischer Zusammenhänge, Verhaltensregeln für den Straßenverkehr, sowie Objekt- und Szenenwissen. Externes Wissen (z.B. GPS - Global Positioning System) kann ebenfalls in die Wissensbasis eingebunden werden. Als Anwendungsbeispiel der Verhaltensplanung wird ein intelligenter Tempomat vorgestellt.
Analyse dynamischer Szenen
(1999)
In diesem Artikel wird die Analyse dynamischer Szenen im Rahmen einer flexiblen Architektur zur Lösung von Fahrerassistenzaufgaben in Kraftfahrzeugen vorgestellt. Die Lösung unterschiedlicher Aufgaben mit verwandten Ansätzen bedingt einen hohen Grad an Modularität und Flexibilität. Nur so können die gestellten Aufgaben mit den vorhandenen Algorithmen optimal gelöst werden. In der vorgestellten Architektur wird eine objektbezogene Analyse von Sensordaten, eine verhaltensbasierte Szeneninterpretation und eine Verhaltensplanung durchgeführt. Eine globale Wissensbasis, auf der jedes einzelne Modul arbeitet, beinhaltet die Beschreibung physikalischer Zusammenhänge, Verhaltensregeln für den Straßenverkehr, sowie Objekt- und Szenenwissen.
Externes Wissen (z.B. GPS – Global Positioning System) kann ebenfalls in die Wissensbasis eingebunden werden. Als Anwendungsbeispiel der Verhaltensplanung ist ein intelligenter Tempomat realisiert.
To reduce the number of traffic accidents and to increase the drivers comfort, the thought of designing driver assistance systems rose in the past years. Principal problems are caused by having a moving observer (ego motion) in predominantly natural surroundings. In this paper we present a solution for a flexible architecture for a driver assistance system. The architecture can be subdivided into four different parts: the object-related analysis, the knowledge base, the behavior-based scene interpretation, and the behavior planning unit. The object-related analysis is fed with data by the sensors (e.g., vision, radar). The sensor data are preprocessed (flexible sensor fusion) and evaluated (saliency map) searching for object-related information (positions, types of objects, etc.). The knowledge base is represented by static and dynamic knowledge. It consists of a set of rules (e.g. , traffic rules, physical laws), additional information (i.e., GPS, lane-information) and it is implicitly used by algorithms in the system. The scene interpretation combines the information extracted by the object related analysis and inspects the information for contradictions. It is strongly connected to the behavior planning using only information needed for the actual task. In the scene interpretation consistent representations (i.e., bird's eye view) are organized and interpreted as well as a scene analysis is performed. The results of the scene interpretation are used for decision making in behavior planning, which is controlled by the actual task. The influence of behavior planning on the behavior of the guided vehicle is limited to advices as no mechanical control (e.g. , control of the steering angle) was implemented. An Intelligent Cruise Control (ICC) is shown as a spin-off for using this architecture.
Die steigenden Anforderungen an den Umweltschutz bei möglichst niedrigen Kosten betreffen auch die öffentlichen Kanalnetze und Kläranlagen. Speziell die Kanalnetze sind über Jahrzehnte gewachsen, ohne dass kostengünstig eine genaue Bilanz ihrer Leistungsfähigkeit bis in ihre Segmente möglich war. Es fehlte vor allem in kleineren Systemen an Messwerten für die Transportmengen in Abhängigkeit der Witterung zur Beurteilung des Transportverhaltens der Einzelsegmente. Erst diese Messwerte ermöglichen eine mathematische Modellbildung mit Parametrierung und damit Ansätze für eine Optimierung. In diesem Beitrag wird der Prototyp eines neuartigen Sensors vorgestellt, der die gleichzeitige, kostengünstige und zeitbegrenzte Erfassung der Abwasserströme an verschiedenen Punkten im Kanalnetz ermöglichen soll. Die im Abwasserstrom befindlichen Teile des Sensors sind preiswerte mechanische Komponenten, die kostengünstig und einfach zu ersetzen sind. Die Erfassung der Strömungsgeschwindigkeit und der durchströmten Querschnittsfläche erfolgt mit Hilfe der sich an einem Störkörper einstellenden Druckverhältnisse.
Systems for automated image analysis are useful for a variety of tasks. Their importance is still growing due to technological advances and increased social acceptance. Especially driver assistance systems have reached a high level of sophistication. Fully or partly autonomously guided vehicles, particularly for road traffic, require highly reliable algorithms due to the conditions imposed by natural environments. At the Institut fur Neuroinformatik, methods for analyzing driving relevant scenes by computer vision are developed in cooperation with several partners from the automobile industry. We present a system extracting important information from an image taken by a CCD camera installed at the rear-view mirror in a car. The approach is divided into a sequential and a parallel phase of sensor and information processing. Three main tasks, namely initial segmentation (object detection), object tracking and object classification are realized by integration in the sequential phase and by fusion in the parallel phase. The main advantage of this approach is integrative coupling of different algorithms providing partly redundant information. q 2000 Elsevier Science B.V. All rights reserved.
The behavior planning of a vehicle in real world traffic is a difficult problem to be solved. If different hierarchies of tasks and purposes are built to structure the behavior of a driver, complex systems can be designed. But finally behavior planning in vehicles can only influence the controlled variables: steering angle and velocity. In this paper a behavior planning for a driver assistance system aiming on cruise control is proposed. In this system the controlled variables are determined by an evaluation of the dynamics of two one-dimensional neural fields. The stimuli of the field are determined according to sensor information produced by a simulation environment.
To reduce the number of traffic accidents and to increase the drivers comfort, the thought of designing driver assistance systems arose in the past years. Fully or partly autonomously guided vehicles, particularly for road traffic, pose high demands on the development of reliable algorithms. Principal problems are caused by having a moving observer in predominantly natural environments. At the Institut fur Neuroinformatik methods for analyzing driving relevant scenes by computer vision are developed in cooperation with several partners from the automobile industry. We present a solution for a driver assistance system. We concentrate on the aspects of video-based scene analysis and organization of behavior.
The scene interpretation and the behavior planning of a vehicle in real world traffic is a difficult problem to be solved. If different hierarchies of tasks and purposes are built to structure the behavior of a driver, complex systems can be designed. But finally behavior planning in vehicles can only influence the controlled variables: steering, angle and velocity. In this paper a scene interpretation and a behavior planning for a driver assistance system aiming on cruise control is proposed. In this system the controlled variables are determined by an evaluation of the dynamics of a two-dimensional neural field for scene interpretation and two one-dimensional neural fields controlling steering angle and velocity. The stimuli of the fields are determined according to the sensor information.
Analysis of dynamic scenes
(2000)
In this paper the proposed architecture for a dynamic scene analysis is illustrated by a driver assistance system. To reduce the number of traffic accidents and to increase the drivers comfort, the thought of designing driver assistance systems rose in the past years. Principal problems are caused by having a moving observer (ego motion) in predominantly natural surroundings. In this paper we present a solution for a flexible architecture for a driver assistance system. The architecture can be subdivided into four different parts: the object-related analysis, the knowledge base, the behavior-based scene interpretation, and the behavior planning unit. The object-related analysis is fed with data by the sensors (vision, radar). The sensor data are preprocessed (flexible sensor fusion) and evaluated (saliency map) searching for object-related information (positions, types of objects, etc.). The knowledge base is represented by static and dynamic knowledge. It consists of a set of rules (traffic rules, physical laws), additional information (GPS, lane-information) and it is implicitly used by algorithms in the system. The scene interpretation combines the information extracted by the
object-related analysis and inspects the information for contradictions. It is strongly connected to the behavior planning using only information needed for the actual task. In the scene interpretation consistent representations (i.e., bird’s eye view) are organized and interpreted as well as a scene analysis is performed. The results of the scene interpretation are used for decision making in behavior planning, which is controlled by the actual task.
In diesem Artikel stellen wir ein System zur Synchronisierung beliebiger, in Java geschriebener, Anwendungen vor. Nach einer kurzen Diskussion der Vor- und Nachteile von replizierter Datenhaltung – wie sie in unserem System verwendet wird – werden wir am Beispiel einer komplexen Diskussions- und Modellierungsumgebung
zeigen, wie man mit unserer Architektur Anwendungen partiell koppeln kann und somit flexible Kooperationsmöglichkeiten technisch unterstützen kann.
Die steigenden Anforderungen der fertigenden Industrie an Halbzeuge wie Stahl- und Aluminiumblech führen zu großen Anstrengungen bei der Entwicklung neuer und Verbesserung alter Walztechniken. Einen wesentlichen Einfluss auf die erreichbaren Flächentoleranzen der Bleche hat neben der Walzenform die Temperaturverteilung an der Walzenoberfläche.
Increasing demands from the manufacturing industry on semifinished products such as steel and aluminium plate are leading to greater efforts in the development of new and the improvement of existing rolling techniques. In addition to the shape of the roll, temperature distribution on the roll surface has a significant influence on the surface tolerances of the sheets which may be achieved.
In modernen Prüffeldern zur Warenendkontrolle dienen halbleitergesteuerte Frequenzumformer zur Einstellung der Drehzahl. Diese Systeme verursachen erhebliche Störungen der Strom- und Spannungssignale. Aus diesen Signalen müssen alle elektrischen Kenngrößen berechnet werden. Eine besondere Bedeutung haben dabei die Frequenz und Phasenlage. In diesem Beitrag wird ein mathematischer Algorithmus vorgestellt, der zur Berechnung von Frequenz und Phasenlage bei guter Unterdrückung dieser Störungen eingesetzt werden kann.
The first robots are currently appearing on the consumer market. Initially they are targeted at rather simple applications such as entertainment and home convenience. For more complex areas, these robots will need to collaborate and interactively communicate with their human users, which requires appropriate man-machine interaction technologies and considerable cognitive abilities on the robot's side. Consumer acceptance will strongly depend on the integrated system. Thus, system integration and evaluation of the integrated system is becoming increasingly important. This paper describes our approach to construct a robotic assistance system. We present experience with an integrated technology demonstration and exposure of the integrated system to the public.
Mobile Walzenmesstechnik
(2003)
CORA is a robotic assistant whose task is to collaborate with a human operator on simple manipulation or handling tasks. Its sensory channels comprising vision, audition, haptics, and force sensing are used to extract perceptual information about speech, gestures and gaze of the operator, and object recognition. The anthropomorphic robot arm makes goal-directed movements to pick up and hand over objects. The human operator may mechanically interact with the arm by pushing it away (haptics) or by taking an object out of the robot's gripper (force sensing). The design objective has been to exploit the human operator's intuition by modeling the mechanical structure, the senses, and the behaviors of the assistant on human anatomy, human perception, and human motor behavior.
This paper deals with the question how to integrate smart devices in Java appli-
cations. It will outline how different smart devices can be used to enrich learning
environments, we will point to some of the problems one has to face while dealing
with smart devices, a differentiation of smart devices will be done and we will give an
overview about existing Java Virtual Machines available for different smart devices.
Furthermore we will tackle the question of the communication between different smart
devices and also between different kinds of smart devices. An outlook to the future
work will also be given at the end of this work