143 research outputs found

    LIPIcs, Volume 277, GIScience 2023, Complete Volume

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    LIPIcs, Volume 277, GIScience 2023, Complete Volum

    12th International Conference on Geographic Information Science: GIScience 2023, September 12–15, 2023, Leeds, UK

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    Ludotopia

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    Where do computer games »happen«? The articles collected in this pioneering volume explore the categories of »space«, »place« and »territory« featuring in most general theories of space to lay the groundwork for the study of spatiality in games. Shifting the focus away from earlier debates on, e.g., the narrative nature of games, this collection proposes, instead, that thorough attention be given to the tension between experienced spaces and narrated places as well as to the mapping of both of these

    Perception of Unstructured Environments for Autonomous Off-Road Vehicles

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    Autonome Fahrzeuge benötigen die Fähigkeit zur Perzeption als eine notwendige Voraussetzung für eine kontrollierbare und sichere Interaktion, um ihre Umgebung wahrzunehmen und zu verstehen. Perzeption für strukturierte Innen- und Außenumgebungen deckt wirtschaftlich lukrative Bereiche, wie den autonomen Personentransport oder die Industrierobotik ab, während die Perzeption unstrukturierter Umgebungen im Forschungsfeld der Umgebungswahrnehmung stark unterrepräsentiert ist. Die analysierten unstrukturierten Umgebungen stellen eine besondere Herausforderung dar, da die vorhandenen, natürlichen und gewachsenen Geometrien meist keine homogene Struktur aufweisen und ähnliche Texturen sowie schwer zu trennende Objekte dominieren. Dies erschwert die Erfassung dieser Umgebungen und deren Interpretation, sodass Perzeptionsmethoden speziell für diesen Anwendungsbereich konzipiert und optimiert werden müssen. In dieser Dissertation werden neuartige und optimierte Perzeptionsmethoden für unstrukturierte Umgebungen vorgeschlagen und in einer ganzheitlichen, dreistufigen Pipeline für autonome Geländefahrzeuge kombiniert: Low-Level-, Mid-Level- und High-Level-Perzeption. Die vorgeschlagenen klassischen Methoden und maschinellen Lernmethoden (ML) zur Perzeption bzw.~Wahrnehmung ergänzen sich gegenseitig. Darüber hinaus ermöglicht die Kombination von Perzeptions- und Validierungsmethoden für jede Ebene eine zuverlässige Wahrnehmung der möglicherweise unbekannten Umgebung, wobei lose und eng gekoppelte Validierungsmethoden kombiniert werden, um eine ausreichende, aber flexible Bewertung der vorgeschlagenen Perzeptionsmethoden zu gewährleisten. Alle Methoden wurden als einzelne Module innerhalb der in dieser Arbeit vorgeschlagenen Perzeptions- und Validierungspipeline entwickelt, und ihre flexible Kombination ermöglicht verschiedene Pipelinedesigns für eine Vielzahl von Geländefahrzeugen und Anwendungsfällen je nach Bedarf. Low-Level-Perzeption gewährleistet eine eng gekoppelte Konfidenzbewertung für rohe 2D- und 3D-Sensordaten, um Sensorausfälle zu erkennen und eine ausreichende Genauigkeit der Sensordaten zu gewährleisten. Darüber hinaus werden neuartige Kalibrierungs- und Registrierungsansätze für Multisensorsysteme in der Perzeption vorgestellt, welche lediglich die Struktur der Umgebung nutzen, um die erfassten Sensordaten zu registrieren: ein halbautomatischer Registrierungsansatz zur Registrierung mehrerer 3D~Light Detection and Ranging (LiDAR) Sensoren und ein vertrauensbasiertes Framework, welches verschiedene Registrierungsmethoden kombiniert und die Registrierung verschiedener Sensoren mit unterschiedlichen Messprinzipien ermöglicht. Dabei validiert die Kombination mehrerer Registrierungsmethoden die Registrierungsergebnisse in einer eng gekoppelten Weise. Mid-Level-Perzeption ermöglicht die 3D-Rekonstruktion unstrukturierter Umgebungen mit zwei Verfahren zur Schätzung der Disparität von Stereobildern: ein klassisches, korrelationsbasiertes Verfahren für Hyperspektralbilder, welches eine begrenzte Menge an Test- und Validierungsdaten erfordert, und ein zweites Verfahren, welches die Disparität aus Graustufenbildern mit neuronalen Faltungsnetzen (CNNs) schätzt. Neuartige Disparitätsfehlermetriken und eine Evaluierungs-Toolbox für die 3D-Rekonstruktion von Stereobildern ergänzen die vorgeschlagenen Methoden zur Disparitätsschätzung aus Stereobildern und ermöglichen deren lose gekoppelte Validierung. High-Level-Perzeption konzentriert sich auf die Interpretation von einzelnen 3D-Punktwolken zur Befahrbarkeitsanalyse, Objekterkennung und Hindernisvermeidung. Eine Domänentransferanalyse für State-of-the-art-Methoden zur semantischen 3D-Segmentierung liefert Empfehlungen für eine möglichst exakte Segmentierung in neuen Zieldomänen ohne eine Generierung neuer Trainingsdaten. Der vorgestellte Trainingsansatz für 3D-Segmentierungsverfahren mit CNNs kann die benötigte Menge an Trainingsdaten weiter reduzieren. Methoden zur Erklärbarkeit künstlicher Intelligenz vor und nach der Modellierung ermöglichen eine lose gekoppelte Validierung der vorgeschlagenen High-Level-Methoden mit Datensatzbewertung und modellunabhängigen Erklärungen für CNN-Vorhersagen. Altlastensanierung und Militärlogistik sind die beiden Hauptanwendungsfälle in unstrukturierten Umgebungen, welche in dieser Arbeit behandelt werden. Diese Anwendungsszenarien zeigen auch, wie die Lücke zwischen der Entwicklung einzelner Methoden und ihrer Integration in die Verarbeitungskette für autonome Geländefahrzeuge mit Lokalisierung, Kartierung, Planung und Steuerung geschlossen werden kann. Zusammenfassend lässt sich sagen, dass die vorgeschlagene Pipeline flexible Perzeptionslösungen für autonome Geländefahrzeuge bietet und die begleitende Validierung eine exakte und vertrauenswürdige Perzeption unstrukturierter Umgebungen gewährleistet

    Double Check Your State Before Trusting It: Confidence-Aware Bidirectional Offline Model-Based Imagination

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    The learned policy of model-free offline reinforcement learning (RL) methods is often constrained to stay within the support of datasets to avoid possible dangerous out-of-distribution actions or states, making it challenging to handle out-of-support region. Model-based RL methods offer a richer dataset and benefit generalization by generating imaginary trajectories with either trained forward or reverse dynamics model. However, the imagined transitions may be inaccurate, thus downgrading the performance of the underlying offline RL method. In this paper, we propose to augment the offline dataset by using trained bidirectional dynamics models and rollout policies with double check. We introduce conservatism by trusting samples that the forward model and backward model agree on. Our method, confidence-aware bidirectional offline model-based imagination, generates reliable samples and can be combined with any model-free offline RL method. Experimental results on the D4RL benchmarks demonstrate that our method significantly boosts the performance of existing model-free offline RL algorithms and achieves competitive or better scores against baseline methods.Comment: NeurIPS 202

    The European Pilgrimage Routes for promoting sustainable and quality tourism in rural areas

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    The International Conference the European Pilgrimage Routes for promoting sustainable and quality tourism in rural areas took place December 4 to 6, 2014 in Firenze (Italy) and was organized by the Department of Agricultural, Food and Forestry Systems – University of Florence in collaboration with the Tuscany Region, the Department for Life Quality Studies and Department of Agricultural Sciences – University of Bologna, the Italian Association of Agricultural Engineering and the European Association of the Francigena Way. The Conference involving 150 experts from 18 countries and was divided into five areas of discussion: conservation and evolution of the landscape along the routes; life quality and social impact; tourism and local development; sustainability in the rural areas; tools and methods for building a tourist attraction

    Villages et quartiers à risque d’abandon

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    The issue of villages and neighborhoods at risk of abandonment is a common topic in many Mediterranean regions and is considered as a strategic point of the new European policies. The progressive abandonment of inland areas, with phenomena of emigration and fragmentation of cultural heritage, is a common trend in countries characterized by economic underdevelopment. This leads to the decay of architectural artifacts and buildings and problems with land management. Some aspects of this issue are also found in several urban areas. The goal of this research work is collecting international debates, discussions, opinions and comparisons concerning the analysis, study, surveys, diagnoses and graphical rendering of architectural heritage and landscape as well as demo-ethno-anthropological witnesses, typological-constructive stratifications, materials and technologies of traditional and vernacular constructions of historic buildings

    Rural Health

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    Rural health is the study of healthcare systems in rural settings. This book presents a comprehensive overview of rural health care and addresses such topics as human resources, maternal mortality in developing countries, safety of healthcare workers, zoonotic and veterinary diseases, and much more. Chapters include case studies and research in the field of rural health

    Ambient Air Quality in the Czech Republic

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    Ambient air quality in the present-day Czech Republic (CR), one of the two succession countries of Czechoslovakia post-1993, was perceived as a major problem with severe human health and environmental consequences, particularly between the 1970s and 1990s. Since that time, the ambient air quality in the CR has improved substantially, due to newly introduced stringent legislation and technical countermeasures. Nevertheless, there are still activities which represent significant emission sources, such as local heating and increased vehicle travel through communities. After a substantial decrease in emissions in both the CR and its neighbouring countries, the levels of some ambient air pollutants from the 2000s are still not satisfactory. In this respect, aerosol, ground-level ozone, and benzo[a]pyrene remain major problems, as they do elsewhere in Europe. The book provides a valuable update both on time trends and spatial changes in ambient air quality, and highlights the recent activities in both monitoring and modelling of principle ambient air pollutants in the CR
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