Intelligent Robotic Perception Systems

Robotic perception is related to many applications in robotics where sensory data and artificial intelligence/machine learning (AI/ML) techniques are involved. Examples of such applications are object detection, environment representation, scene understanding, human/pedestrian detection, activity recognition, semantic place classification, object modeling, among others. Robotic perception, in the scope of this chapter, encompasses the ML algorithms and techniques that empower robots to learn from sensory data and, based on learned models, to react and take decisions accordingly. The recent developments in machine learning, namely deep-learning approaches, are evident and, consequently, robotic perception systems are evolving in a way that new applications and tasks are becoming a reality. Recent advances in human-robot interaction, complex robotic tasks, intelligent reasoning, and decision-making are, at some extent, the results of the notorious evolution and success of ML algorithms. This chapter will cover recent and emerging topics and use-cases related to intelligent perception systems in robotics

AI and IoT Meet Mobile Machines: Towards a Smart Working Site

Infrastructure construction is society's cornerstone and economics' catalyst. Therefore, improving mobile machinery's efficiency and reducing their cost of use have enormous economic benefits in the vast and growing construction market. In this thesis, I envision a novel concept smart working site to increase productivity through fleet management from multiple aspects and with Artificial Intelligence (AI) and Internet of Things (IoT)

Kollektive Perzeption in fahrzeugbasierten Ad-hoc Netzwerken

In combination with the current developments in the area of automatically driving vehicles, the introduction of inter-vehicle communication plays a crucial role for realising the long-term objective of what is known as cooperative driving. A cornerstone for the expansion of automated vehicles is their thorough understanding of the current driving environment. For this purpose, each vehicle generates an environment model containing information about other perceived traffic participants and objects. Local perception sensors are important data providers for this model, as they contribute implicit knowledge about the environment. In combination with a direct communication link between traffic participants, explicit knowledge can be added to the environment model as well. The key concept developed within this thesis is called Collective Perception: it focuses on sharing data gathered by local perception sensors of one vehicle with other traffic participants by means of inter-vehicle communication. As a result of this concept, future applications relying on a comprehensive understanding of the current driving environment are made feasible. The analyses presented in this thesis employ a vehicular ad-hoc network (VANET) based on the standardised framework of the European IEEE 802.11p-based ITS G5 protocol stack for inter-vehicle communication. The effectiveness of the technology relies on an existing communication link between a sufficient number of communication partners - the critical mass. The expansion of inter-vehicle communication, however, can be supported by capacitating indirect effects. Collective Perception is one representative of these effects, as the information density within the network between the vehicles is increased, even at low market penetration rates. At the core of Collective Perception stands the introduction of a message format which serves as a vehicle for the exchange of sensor data within a VANET. The development of the message is influenced by two perspectives: First, the vehicle perspective affects the relevant contents of the message required by data-fusion processes and application algorithms. Second, from the network perspective, constraints resulting from the network stack and effects caused by congestion control mechanisms have to be considered. This thesis addresses both perspectives to develop a holistic concept for exchanging sensor data within a VANET.Im Zusammenhang mit den aktuellen Entwicklungen im Themenbereich automatisch fahrender Fahrzeuge spielt die Einführung der Fahrzeug-zu-Fahrzeug-Kommunikation eine zunehmend wichtige Rolle, um langfristig kooperatives Fahren zu realisieren. Eine Voraussetzung für dessen Umsetzung ist dabei die umfassende Wahrnehmung der aktuellen Fahrumgebung. Jedes Fahrzeug erstellt dafür ein sogenanntes Umfeldmodell, welches Informationen über andere Verkehrsteilnehmer und Objekte beinhaltet. Eine wichtige Datenquelle für dieses Modell sind zum einen lokale Umfeldsensoren, welche implizites Wissen über die aktuelle Fahrumgebung beisteuern. Zum anderen kann dem Umfeldmodell bei einer direkten Kommunikationsverbindung mit anderen Verkehrsteilnehmern auch explizites Wissen hinzugefügt werden. Im Rahmen dieser Arbeit wird ein Konzept zur Realisierung der sogenannten kollektiven Wahrnehmung entwickelt: Hierbei wird Fahrzeugen der Austausch lokaler Sensordaten mit anderen Verkehrsteilnehmern unter Verwendung der Fahrzeug-zu-Fahrzeug-Kommunikation ermöglicht. Somit können zukünftige Fahrerassistenzfunktionen auf ein umfassenderes Umfeldmodell zugreifen. Den im Rahmen der Arbeit durchgeführten Analysen liegt ein fahrzeugbasiertes Ad-hoc Netzwerk zugrunde, welches auf dem europäischen IEEE 802.11p basierten ITS G5 Protokollstapel beruht. Die Effektivität der Technologie fußt hierbei auf der Existenz der sogenannten kritischen Masse: Eine ausreichende Anzahl an Kommunikationspartnern muss zugegen sein, damit der Technologie ein Nutzen zugemessen werden kann. Die Verbreitung der Technologie kann jedoch durch indirekte Effekte unterstützt werden. Die kollektive Wahrnehmung ist ein Repräsentant dieser indirekten Effekte, da die Informationsdichte in dem zwischen den Fahrzeugen bestehenden Netzwerk selbst bei niedrigen Marktausstattungsraten erhöht wird. Im Rahmen der Arbeit wird daher ein neues Nachrichtenformat entwickelt, welches von zwei Perspektiven beeinflusst: Die Sicht der fahrzeugseitigen Assistenzsysteme und deren Datenfusionsalgorithmen beeinflusst die notwendigen Inhalte der Nachricht. Weiterhin werden aus der Netzwerksicht durch Mechanismen wie denen der Lastkontrolle und den bestehenden Nachrichtengrößenbeschränkungen spezifische Anforderungen gestellt. Beide Untersuchungen werden dabei in der Arbeit zur Erstellung eines ganzheitlichen Konzeptes für die kollektive Wahrnehmung verbunden

Ein Beitrag zur taktischen Verhaltensplanung für Fahrstreifenwechsel bei automatisierten Fahrzeugen

Automated driving within one lane is a fascinating experience. Yet, it is even more interesting to go a step ahead: Making automated lane changes without human driver interaction. This thesis presents a concept and implementation demonstrated in "Jack", the Audi A7 piloted driving concept vehicle. Given that automated driving is in the media every other day already, why is it still such a big issue to do tactical behavior planning for automated vehicles? It is one of the core areas where it is surprisingly obvious why humans are currently so much smarter than machines: Tactical driving behavior planning is a social task that requires cooperation, intention recognition, and complex situation assessment. Without complex cognitive capabilities in today's automated vehicles, it is core of this thesis to find simple algorithms that pretend intelligence in behavior planning. In fact, such behavior planning in automated driving is a constant trade-off between utility and risk: The vehicle has to balance value dimensions such as safety, legality, mobility, and additional aspects like creating user and third party satisfaction. This thesis provides a framework to boil down such abstract dimensions into a working implementation. Several of the foundations for this thesis were developed as part of the Stadtpilot project at TU Braunschweig. While there has been plenty of research on concepts being tested in perfect, simulated worlds only, the approaches in this thesis have been implemented and evaluated in real world traffic with uncertain and imperfect sensor data. The implementation has been tested, tweaked, and used in "Jack" for more than 50,000 km of automated driving in everyday traffic.Automatisiertes Fahren innerhalb eines Fahrstreifens ist eine faszinierende Erfahrung. Noch spannender ist es jedoch noch einen Schritt weiter zu gehen: Auch Fahrstreifenwechsel automatisiert auszuführen, ohne Interaktion mit einem Menschen als Fahrer. In dieser Dissertation wird hierfür ein Konzept und dessen Umsetzung in „Jack“ präsentiert, dem Audi A7 piloted driving concept Fahrzeug. Automatisiertes Fahren ist aktuell in den Medien in aller Munde. Warum ist es dennoch eine große Herausforderung taktische Verhaltensplanung für automatisierte Fahrzeuge wirklich umzusetzen? Es ist einer der Kernbereiche, in denen offensichtlich wird, warum Menschen aktuell Maschinen im Straßenverkehr noch weitaus überlegen sind: Taktische Verhaltensplanung ist eine soziale Aufgabe, welche Kooperation, das Erkennen von Absichten und der Bewertung komplexer Situationen bedarf. Mangels wirklicher kognitiver Fähigkeiten in den heutigen automatisierten Fahrzeugen ist es Kern dieser Dissertation Algorithmen zu finden, welche zumindest den Eindruck intelligenter Verhaltensplanung erzeugen. Eine solche Verhaltensplanung ist ein permanentes Abwägen von Nutzen und Risiken. Das Fahrzeug muss permanent Entscheidungen im Spannungsfeld zwischen Sicherheit, Legalität, Mobilität und weiten Aspekten wie Nutzerzufriedenheit und Zufriedenheit Dritter treffen. In dieser Dissertation wird ein Konzept entwickelt, um solche abstrakten Entscheidungsdimensionen in ein implementierbares Konzept herunterzubrechen. Viele Grundlagen dafür wurden im Rahmen des Stadtpilot Projekts der TU Braunschweig erarbeitet. In vorausgehenden Arbeiten wurden bereits viele Ansätze entwickelt und auf Basis von perfekten, simulierten Daten evaluiert. Der in dieser Arbeit präsentierte Ansatz ist in der Lage mit unsicherheits- und fehlerbehafteten Messdaten umzugehen. Der Ansatz aus dieser Dissertation wurde in dem automatisiert fahrenden Fahrzeug „Jack“ implementiert und bereits über 50.000 km im normalen Straßenverkehr genutzt und getestet

Hybrid DES-based Vehicular Network Simulator with Multichannel Operations

Vehicular Ad-hoc Network (VANET) is considered to be a viable technology for inter- vehicle communications for the purpose of improving road safety and efficiency. The En- hanced Distribution Channel Access (EDCA) mechanism and multichannel operations are introduced to ensure the Quality of Service (QoS). Therefore, it is necessary to create an accurate vehicular network simulator that guarantees the vehicular communications will work as described in the protocols. A comprehensive vehicular network simulator should consider the interaction between mobility models and network protocols. In this dissertation, a novel vehicular network simulation environment, VANET Toolbox, designed using discrete-event system (DES) is presented. The APP layer DES Module of the proposed simulator integrates vehicular mo- bility operations with message generation functions. The MAC layer DES module supports single channel and multichannel EDCA operations. The PHY layer DES module supports bit-level processing. Compared with packet-based simulator such as NS-3, the proposed PHY layer is more realistic and accurate. The EDCA scheme is evaluated and compared with the traditional Carrier-Sensing Mul- tiple Access (CSMA) scheme, with the simulations proving that data with different priorities can coexist in the same channel. The multichannel operation for the EDCA scheme is also analyzed in this dissertation. The multichannel switching operation and coordination may cause packet dropping or increased latency to the communication. The simulations show that with heavy network traffic, multichannel communication performs better than single channel communication. From the perspective of safety-related messages, the multichannel operation is able to isolate the interference from the non-safety messages in order to achieve a better packet delivery rate and latency. On the other hand, the non-safety messages can achieve high throughput with reasonable latency from multichannel communication under heavy load traffic scenario

White Paper 11: Artificial intelligence, robotics & data science

198 p. : 17 cmSIC white paper on Artificial Intelligence, Robotics and Data Science sketches a preliminary roadmap for addressing current R&D challenges associated with automated and autonomous machines. More than 50 research challenges investigated all over Spain by more than 150 experts within CSIC are presented in eight chapters. Chapter One introduces key concepts and tackles the issue of the integration of knowledge (representation), reasoning and learning in the design of artificial entities. Chapter Two analyses challenges associated with the development of theories –and supporting technologies– for modelling the behaviour of autonomous agents. Specifically, it pays attention to the interplay between elements at micro level (individual autonomous agent interactions) with the macro world (the properties we seek in large and complex societies). While Chapter Three discusses the variety of data science applications currently used in all fields of science, paying particular attention to Machine Learning (ML) techniques, Chapter Four presents current development in various areas of robotics. Chapter Five explores the challenges associated with computational cognitive models. Chapter Six pays attention to the ethical, legal, economic and social challenges coming alongside the development of smart systems. Chapter Seven engages with the problem of the environmental sustainability of deploying intelligent systems at large scale. Finally, Chapter Eight deals with the complexity of ensuring the security, safety, resilience and privacy-protection of smart systems against cyber threats.18 EXECUTIVE SUMMARY ARTIFICIAL INTELLIGENCE, ROBOTICS AND DATA SCIENCE Topic Coordinators Sara Degli Esposti ( IPP-CCHS, CSIC ) and Carles Sierra ( IIIA, CSIC ) 18 CHALLENGE 1 INTEGRATING KNOWLEDGE, REASONING AND LEARNING Challenge Coordinators Felip Manyà ( IIIA, CSIC ) and Adrià Colomé ( IRI, CSIC – UPC ) 38 CHALLENGE 2 MULTIAGENT SYSTEMS Challenge Coordinators N. Osman ( IIIA, CSIC ) and D. López ( IFS, CSIC ) 54 CHALLENGE 3 MACHINE LEARNING AND DATA SCIENCE Challenge Coordinators J. J. Ramasco Sukia ( IFISC ) and L. Lloret Iglesias ( IFCA, CSIC ) 80 CHALLENGE 4 INTELLIGENT ROBOTICS Topic Coordinators G. Alenyà ( IRI, CSIC – UPC ) and J. Villagra ( CAR, CSIC ) 100 CHALLENGE 5 COMPUTATIONAL COGNITIVE MODELS Challenge Coordinators M. D. del Castillo ( CAR, CSIC) and M. Schorlemmer ( IIIA, CSIC ) 120 CHALLENGE 6 ETHICAL, LEGAL, ECONOMIC, AND SOCIAL IMPLICATIONS Challenge Coordinators P. Noriega ( IIIA, CSIC ) and T. Ausín ( IFS, CSIC ) 142 CHALLENGE 7 LOW-POWER SUSTAINABLE HARDWARE FOR AI Challenge Coordinators T. Serrano ( IMSE-CNM, CSIC – US ) and A. Oyanguren ( IFIC, CSIC - UV ) 160 CHALLENGE 8 SMART CYBERSECURITY Challenge Coordinators D. Arroyo Guardeño ( ITEFI, CSIC ) and P. Brox Jiménez ( IMSE-CNM, CSIC – US )Peer reviewe

Automatisierte Integration von funkbasierten Sensornetzen auf Basis simultaner Lokalisierung und Kartenerstellung

Ziel der vorliegenden Arbeit ist die Entwicklung eines Verfahrens zur automatisierten Integration funkbasierter drahtloser Sensornetze (engl. Wireless Sensor Network, kurz WSN) in die jeweilige Anwendungsumgebung. Die Sensornetze realisieren dort neben Kommunikationsaufgaben vor allem die Bestimmung von Ortsinformationen. Das Betriebshofmanagement im ÖPNV stellt dabei eine typische Anwendung dar. So wird auf der Grundlage permanent verfügbarer Positionskoordinaten von Bussen und Bahnen als mobile Objekte im Verkehrsumfeld eine effizientere Betriebsführung ermöglicht. Die Datenbasis in dieser Arbeit bilden zum einen geometrische Beziehungen im Sensornetz, die aus Gründen der Verfügbarkeit lediglich durch paarweise Distanzen zwischen den mobilen Objekten und den im Umfeld fest installierten Ankern beschrieben sind. Zum anderen kann auf vorhandenes digitales Kartenmaterial in Form von Vektor- und Rasterkarten bspw. von GIS-Diensten zurückgegriffen werden. Die Argumente für eine Automatisierung sind naheliegend. Einerseits soll der Aufwand der Positionskalibrierung nicht mit der Anzahl verbauter Anker skalieren, was sich ausschließlich automatisiert realisieren lässt. Dadurch werden gleichzeitig symptomatische Fehlerquellen, die aus einer manuellen Systemintegration resultieren, eliminiert. Andererseits soll die Automatisierung ein echtzeitfähiges Betreiben (z.B. Rekalibrierung und Fernwartung) gewährleisten, sodass kostenintensive Wartungs- und Servicedienstleistungen entfallen. Das entwickelte Verfahren generiert zunächst aus den Sensordaten mittels distanzbasierter simultaner Lokalisierung und Kartenerstellung (engl. Range-Only Simultaneous Localization and Mapping, kurz RO-SLAM) relative Positionsinformationen für Anker und mobile Objekte. Anschließend führt das Verfahren diese Informationen im Rahmen einer kooperativen Kartenerstellung zusammen. Aus den relativen, kooperativen Ergebnissen und dem zugrundeliegenden Kartenmaterial wird schließlich ein anwendungsspezifischer absoluter Raumbezug hergestellt. Die Ergebnisse der durchgeführten Verfahrensevaluation belegen anhand generierter semi-realer Sensordaten sowie definierter Testszenarien die Funktions- und Leistungsfähigkeit des entwickelten Verfahrens. Sie beinhalten qualifizierende Aussagen und zeigen darüber hinaus statistisch belastbare Genauigkeitsgrenzen auf.:Abbildungsverzeichnis...............................................X Tabellenverzeichnis...............................................XII Abkürzungsverzeichnis............................................XIII Symbolverzeichnis................................................XVII 1 Einleitung........................................................1 1.1 Stand der Technik...............................................3 1.2 Entwickeltes Verfahren im Überblick.............................4 1.3 Wissenschaftlicher Beitrag......................................7 1.4 Gliederung der Arbeit...........................................8 2 Grundlagen zur Verfahrensumsetzung...............................10 2.1 Überblick zu funkbasierten Sensornetzen........................10 2.1.1 Aufbau und Netzwerk..........................................11 2.1.2 System- und Technologiemerkmale..............................12 2.1.3 Selbstorganisation...........................................13 2.1.4 Räumliche Beziehungen........................................14 2.2 Umgebungsrepräsentation........................................18 2.2.1 Koordinatenbeschreibung......................................19 2.2.2 Kartentypen..................................................20 2.3 Lokalisierung..................................................22 2.3.1 Positionierung...............................................23 2.3.2 Tracking.....................................................28 2.3.3 Koordinatentransformation....................................29 3 Zustandsschätzung dynamischer Systeme............................37 3.1 Probabilistischer Ansatz.......................................38 3.1.1 Satz von Bayes...............................................39 3.1.2 Markov-Kette.................................................40 3.1.3 Hidden Markov Model..........................................42 3.1.4 Dynamische Bayes‘sche Netze..................................43 3.2 Bayes-Filter...................................................45 3.2.1 Extended Kalman-Filter.......................................48 3.2.2 Histogramm-Filter............................................51 3.2.3 Partikel-Filter..............................................52 3.3 Markov Lokalisierung...........................................58 4 Simultane Lokalisierung und Kartenerstellung.....................61 4.1 Überblick......................................................62 4.1.1 Objektbeschreibung...........................................63 4.1.2 Umgebungskarte...............................................65 4.1.3 Schließen von Schleifen......................................70 4.2 Numerische Darstellung.........................................72 4.2.1 Formulierung als Bayes-Filter................................72 4.2.2 Diskretisierung des Zustandsraums............................74 4.2.3 Verwendung von Hypothesen....................................74 4.3 Initialisierung des Range-Only SLAM............................75 4.3.1 Verzögerte und unverzögerte Initialisierung..................75 4.3.2 Initialisierungsansätze......................................76 4.4 SLAM-Verfahren.................................................80 4.4.1 Extended Kalman-Filter-SLAM..................................81 4.4.2 Incremental Maximum Likelihood-SLAM..........................90 4.4.3 FastSLAM.....................................................99 5 Kooperative Kartenerstellung....................................107 5.1 Aufbereitung der Ankerkartierungsergebnisse...................108 5.2 Ankerkarten-Merging-Verfahren.................................110 5.2.1 Auflösen von Mehrdeutigkeiten...............................110 5.2.2 Erstellung einer gemeinsamen Ankerkarte.....................115 6 Herstellung eines absoluten Raumbezugs..........................117 6.1 Aufbereitung der Lokalisierungsergebnisse.....................117 6.1.1 Generierung von Geraden.....................................119 6.1.2 Generierung eines Graphen...................................122 6.2 Daten-Matching-Verfahren......................................123 6.2.1 Vektorbasierte Karteninformationen..........................125 6.2.2 Rasterbasierte Karteninformationen..........................129 7 Verfahrensevaluation............................................133 7.1 Methodischer Ansatz...........................................133 7.2 Datenbasis....................................................135 7.2.1 Sensordaten.................................................137 7.2.2 Digitales Kartenmaterial....................................143 7.3 Definition von Testszenarien..................................145 7.4 Bewertung.....................................................147 7.4.1 SLAM-Verfahren..............................................148 7.4.2 Ankerkarten-Merging-Verfahren...............................151 7.4.3 Daten-Matching-Verfahren....................................152 8 Zusammenfassung und Ausblick....................................163 8.1 Ergebnisse der Arbeit.........................................164 8.2 Ausblick......................................................165 Literaturverzeichnis..............................................166 A Ergänzungen zum entwickelten Verfahren..........................A-1 A.1 Generierung von Bewegungsinformationen........................A-1 A.2 Erweiterung des FastSLAM-Verfahrens...........................A-2 A.3 Ablauf des konzipierten Greedy-Algorithmus....................A-4 A.4 Lagewinkel der Kanten in einer Rastergrafik...................A-5 B Ergänzungen zur Verfahrensevaluation............................A-9 B.1 Geschwindigkeitsprofile der simulierten Objekttrajektorien....A-9 B.2 Gesamtes SLAM-Ergebnis eines Testszenarios....................A-9 B.3 Statistische Repräsentativität...............................A-10 B.4 Gesamtes Ankerkarten-Merging-Ergebnis eines Testszenarios....A-11 B.5 Gesamtes Daten-Matching-Ergebnis eines Testszenarios.........A-18 B.6 Qualitative Ergebnisbewertung................................A-18 B.7 Divergenz des Gesamtverfahrens...............................A-18The aim of this work is the development of a method for the automated integration of Wireless Sensor Networks (WSN) into the respective application environment. The sensor networks realize there beside communication tasks above all the determination of location information. Therefore, the depot management in public transport is a typical application. Based on permanently available position coordinates of buses and trams as mobile objects in the traffic environment, a more efficient operational management is made possible. The database in this work is formed on the one hand by geometric relationships in the sensor network, which for reasons of availability are only described by pairwise distances between the mobile objects and the anchors permanently installed in the environment. On the other hand, existing digital map material in the form of vector and raster maps, e.g. obtained by GIS services, is used. The arguments for automation are obvious. First, the effort of position calibration should not scale with the number of anchors installed, which can only be automated. This at once eliminates symptomatic sources of error resulting from manual system integration. Secondly, automation should ensure real-time operation (e.g. recalibration and remote maintenance), eliminating costly maintenance and service. Initially, the developed method estimates relative position information for anchors and mobile objects from the sensor data by means of Range-Only Simultaneous Localization and Mapping (RO-SLAM). The method then merges this information within a cooperative map creation. From the relative, cooperative results and the available map material finally an application-specific absolute spatial outcome is generated. Based on semi-real sensor data and defined test scenarios, the results of the realized method evaluation demonstrate the functionality and performance of the developed method. They contain qualifying statements and also show statistically reliable limits of accuracy.:Abbildungsverzeichnis...............................................X Tabellenverzeichnis...............................................XII Abkürzungsverzeichnis............................................XIII Symbolverzeichnis................................................XVII 1 Einleitung........................................................1 1.1 Stand der Technik...............................................3 1.2 Entwickeltes Verfahren im Überblick.............................4 1.3 Wissenschaftlicher Beitrag......................................7 1.4 Gliederung der Arbeit...........................................8 2 Grundlagen zur Verfahrensumsetzung...............................10 2.1 Überblick zu funkbasierten Sensornetzen........................10 2.1.1 Aufbau und Netzwerk..........................................11 2.1.2 System- und Technologiemerkmale..............................12 2.1.3 Selbstorganisation...........................................13 2.1.4 Räumliche Beziehungen........................................14 2.2 Umgebungsrepräsentation........................................18 2.2.1 Koordinatenbeschreibung......................................19 2.2.2 Kartentypen..................................................20 2.3 Lokalisierung..................................................22 2.3.1 Positionierung...............................................23 2.3.2 Tracking.....................................................28 2.3.3 Koordinatentransformation....................................29 3 Zustandsschätzung dynamischer Systeme............................37 3.1 Probabilistischer Ansatz.......................................38 3.1.1 Satz von Bayes...............................................39 3.1.2 Markov-Kette.................................................40 3.1.3 Hidden Markov Model..........................................42 3.1.4 Dynamische Bayes‘sche Netze..................................43 3.2 Bayes-Filter...................................................45 3.2.1 Extended Kalman-Filter.......................................48 3.2.2 Histogramm-Filter............................................51 3.2.3 Partikel-Filter..............................................52 3.3 Markov Lokalisierung...........................................58 4 Simultane Lokalisierung und Kartenerstellung.....................61 4.1 Überblick......................................................62 4.1.1 Objektbeschreibung...........................................63 4.1.2 Umgebungskarte...............................................65 4.1.3 Schließen von Schleifen......................................70 4.2 Numerische Darstellung.........................................72 4.2.1 Formulierung als Bayes-Filter................................72 4.2.2 Diskretisierung des Zustandsraums............................74 4.2.3 Verwendung von Hypothesen....................................74 4.3 Initialisierung des Range-Only SLAM............................75 4.3.1 Verzögerte und unverzögerte Initialisierung..................75 4.3.2 Initialisierungsansätze......................................76 4.4 SLAM-Verfahren.................................................80 4.4.1 Extended Kalman-Filter-SLAM..................................81 4.4.2 Incremental Maximum Likelihood-SLAM..........................90 4.4.3 FastSLAM.....................................................99 5 Kooperative Kartenerstellung....................................107 5.1 Aufbereitung der Ankerkartierungsergebnisse...................108 5.2 Ankerkarten-Merging-Verfahren.................................110 5.2.1 Auflösen von Mehrdeutigkeiten...............................110 5.2.2 Erstellung einer gemeinsamen Ankerkarte.....................115 6 Herstellung eines absoluten Raumbezugs..........................117 6.1 Aufbereitung der Lokalisierungsergebnisse.....................117 6.1.1 Generierung von Geraden.....................................119 6.1.2 Generierung eines Graphen...................................122 6.2 Daten-Matching-Verfahren......................................123 6.2.1 Vektorbasierte Karteninformationen..........................125 6.2.2 Rasterbasierte Karteninformationen..........................129 7 Verfahrensevaluation............................................133 7.1 Methodischer Ansatz...........................................133 7.2 Datenbasis....................................................135 7.2.1 Sensordaten.................................................137 7.2.2 Digitales Kartenmaterial....................................143 7.3 Definition von Testszenarien..................................145 7.4 Bewertung.....................................................147 7.4.1 SLAM-Verfahren..............................................148 7.4.2 Ankerkarten-Merging-Verfahren...............................151 7.4.3 Daten-Matching-Verfahren....................................152 8 Zusammenfassung und Ausblick....................................163 8.1 Ergebnisse der Arbeit.........................................164 8.2 Ausblick......................................................165 Literaturverzeichnis..............................................166 A Ergänzungen zum entwickelten Verfahren..........................A-1 A.1 Generierung von Bewegungsinformationen........................A-1 A.2 Erweiterung des FastSLAM-Verfahrens...........................A-2 A.3 Ablauf des konzipierten Greedy-Algorithmus....................A-4 A.4 Lagewinkel der Kanten in einer Rastergrafik...................A-5 B Ergänzungen zur Verfahrensevaluation............................A-9 B.1 Geschwindigkeitsprofile der simulierten Objekttrajektorien....A-9 B.2 Gesamtes SLAM-Ergebnis eines Testszenarios....................A-9 B.3 Statistische Repräsentativität...............................A-10 B.4 Gesamtes Ankerkarten-Merging-Ergebnis eines Testszenarios....A-11 B.5 Gesamtes Daten-Matching-Ergebnis eines Testszenarios.........A-18 B.6 Qualitative Ergebnisbewertung................................A-18 B.7 Divergenz des Gesamtverfahrens...............................A-1

Urban Informatics

This open access book is the first to systematically introduce the principles of urban informatics and its application to every aspect of the city that involves its functioning, control, management, and future planning. It introduces new models and tools being developed to understand and implement these technologies that enable cities to function more efficiently – to become ‘smart’ and ‘sustainable’. The smart city has quickly emerged as computers have become ever smaller to the point where they can be embedded into the very fabric of the city, as well as being central to new ways in which the population can communicate and act. When cities are wired in this way, they have the potential to become sentient and responsive, generating massive streams of ‘big’ data in real time as well as providing immense opportunities for extracting new forms of urban data through crowdsourcing. This book offers a comprehensive review of the methods that form the core of urban informatics from various kinds of urban remote sensing to new approaches to machine learning and statistical modelling. It provides a detailed technical introduction to the wide array of tools information scientists need to develop the key urban analytics that are fundamental to learning about the smart city, and it outlines ways in which these tools can be used to inform design and policy so that cities can become more efficient with a greater concern for environment and equity