621.3 Elektrotechnik, Elektronik
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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.
Fahrerassistenzsysteme werden eingesetzt, um dem Fahrer
eines Kraftfahrzeugs Handlungsabläufe abzunehmen. Diese Handlungsabläufe
werden definiert durch eine Aufgabenstellung, die vom Fahrer an das Fahrerassi-
stenzsystem übergeben oder systembedingt gelöst wird. Bei komplexen Fahreras-
sistenzsystemen ist an eine autonome Navigation im Straßenverkehr gedacht. Es
wird ein neues Verfahren vorgestellt, welches eine Bewegungssteuerung eines
autonomen Fahrzeugs durchführen kann. Es werden der Lenkwinkel und die Ge-
schwindigkeit beeinflußt. Für diese Aufgabe wird ein dynamischer Ansatz aus
dem Bereich der neuronalen Felder gewählt. Relevante Attribute für den Fahrt-
verlauf auf unterschiedlichem Abstraktionsniveau können dabei einfach (additiv)
verarbeitet werden.
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.