MODELLING AND IDENTIFICATION OF ROAD VEHICLE BODY DEFORMATION

The modeling of car body deformation is crucial in crash analysis, together with the determination of the energy which was absorbed by the deformation. This energy can help us determine the corresponding EES value. These parameters are of key importance, but on the other, hand their precise determination is a very difficult task. However, by utilizing the results of the crash tests and the method of digital image processing, it is possible to state the absorbed energy through the digital processing of the photos

Empirical White Noise Processes and the Subjective Probabilistic Approaches

The paper discusses the identification of the empirical white noise processes generated by deterministic numerical algorithms.The introduced fuzzy-random complementary approach can identify the inner hidden correlational patterns of the empirical white noise process if the process has a real hidden structure of this kind. We have shown how the characteristics of auto-correlated white noise processes change as the order of autocorrelation increases. Although in this paper we rely on random number generators to get approximate white noise processes, in our upcoming research we are planning to turn the focus on physical white noise processes in order to validate our hypothesis

Intelligens jármű-ütközés elemző rendszer = Intelligent car-crash analysis system

A kutatási program során intelligens jel- és képfeldolgozó, modellezési valamint diagnosztikai elemző módszerek kerültek kifejlesztésre, amelyek lehetővé teszik egy olyan automatikus ütközés elemző rendszer megvalósítását, amely baleseti szituációkról készült digitális fényképek alapján autonóm módon - emberi beavatkozás nélkül - képes a 3D modell, a deformációs energia és ezen keresztül az ütközés irányának és sebességének meghatározására. A rendszer alapját a digitális (jel- és) képfeldolgozás intelligens módszerekkel történő ötvözése képezi, ami lehetőséget nyújt a számítási idő csökkentésére és a pontosság növelésére. Alkalmazása (illetve továbbfejlesztése összetettebb esetek vizsgálatára) új információkhoz vezet, melyek ismeretében egy baleset automatikusan rekonstruálható, valamint a jármű biztonsági berendezései úgy alakíthatók, hogy az utas védelem minél hatékonyabb legyen. A kitűzött és megvalósított célok szorosan kapcsolódnak a számítógépes grafika illetve a számítógéppel segített intelligens modellezés és tervezés feladataihoz. A kutatásnak a modellezésben, jel- és képfeldolgozásban, a képminőségjavítás, információkiemelés, és 3D rekonstrukció terén elért eredményei a konkrétan megjelölt jármű-ütközés analízisen túlmenően olyan diagnosztikai, monitorozó és elemző rendszerek kialakításában is komoly szerephez juthatnak, amelyek széles körben alkalmazhatók a közlekedés, gépészet, robotika, építészet, egészségügy legkülönbözőbb területein. | As a result of the research project, new signal- and image processing, modeling, and diagnostics methods have been developed which together offer a way for automatic car crash analysis. This system is able to determine the 3D model of the deformed car, the deformation energy, the direction and speed of the impact based on digital photos made of the crashed car. The system combines digital signal- and image processing techniques with intelligent methods. By this, the computational time can de decreased while the reliability of the results increased. Using the car crash analysis system we can get into possession of new information by which the circumstances of accidents can automatically be reconstructed, and furthermore, safe car-body design can be achieved. The planned and implemented aims of the project are strongly related to the problems of computer graphics and computer aided modeling and design. Beyond car crash analysis, the results of the research in the fields of modeling, signal- and image processing, image quality improvement, information enhancement, and 3D reconstruction may get a significant role in developing diagnostics, monitoring, and analysis systems applicable at a wide range of other engineering problems, e.g. in transportation, mechanical engineering, robotics, architecture, and medical care

Towards Reliable Multisensory Perception and Its Automotive Applications

Autonomous driving poses numerous challenging problems, one of which is perceiving and understanding the environment. Since self-driving is safety critical and many actions taken during driving rely on the outcome of various perception algorithms (for instance all traffic participants and infrastructural objects in the vehicle's surroundings must reliably be recognized and localized), thus the perception might be considered as one of the most critical subsystems in an autonomous vehicle. Although the perception itself might further be decomposed into various sub-problems, such as object detection, lane detection, traffic sign detection, environment modeling, etc. In this paper the focus is on fusion models in general (giving support for multisensory data processing) and some related automotive applications such as object detection, traffic sign recognition, end-to-end driving models and an example of taking decisions in multi-criterial traffic situations that are complex for both human drivers and for the self-driving vehicles as well

Fuzzy operátoros módszerek alkalmazása az intelligens járműinformatikai rendszerekben = Applications of Fuzzy Operators in Intelligent Road Vehicle Informations Systems

A kutatásaink során összetett nemlineáris dinamikus rendszerek leírásának újszerű megközelítésével új és eredeti modellezési eljárásokat dolgoztunk ki a fuzzy és a tenzorszorzat operátoros módszerek alkalmazásával az intelligens járműinformatikai rendszerek területén. Ezen eljárások egy része a lineáris paraméterváltozójú (linear parameter varying system description) nemlineáris rendszerek keretén belül új kanonikus reprezentációkat dolgozott ki és alkalmazott, melyek alkalmasak bonyolult tudományos és műszaki feladatok megoldására. Az elméleti alkalmazások eredményesebb gyakorlati megvalósítása céljából ezen eljárásokat kiegészítettük a hozzájuk elméletileg is közel álló intelligens módszerek és eljárások fejlesztésével. Az így együttesen alkalmazott megközelítési mód a nagytömegű hatékony adatfeldolgozás mellett lehetővé teszi a szakértői tudás eredményes figyelembevételét is. Kutatásinkban lényeges előrelépés történt fuzzy rendszerek közelítő érvelése terén. A "közelítő" vagy "fuzzy" érvelés azt a gyakorlatban nagyon fontos esetet jelenti, amelyben valamilyen folyamatok révén várhatóan pontatlan következtetést lehet levonni szintén pontatlan előfeltételek halmazából. A modellezési eljárások kidolgozása kiterjedt különböző, az alkalmazások szempontjából fontos képfeldolgozási, alak felismerési, módszerek megalkotására is. A konkrét alkalmazások elsősorban a jármű és utas biztonság minőségének javítására irányultak az újonnan kidolgozott modellek alkalmazásával. | During our research we have developed novel approaches to describe and to model nonlinear dynamic systems mainly in the field of intelligent vehicle information systems by applying the fuzzy and tensor product operator based models and methods. One part of the research in the framework of linear parameter varying (LPV) nonlinear systems was aimed to develop and apply new canonical forms, which are useful to solve complex technical problems. In order to be able to apply these theoretical results in the practice we extend them with the development of intelligent methods and procedures. Such an approach beside efficient data processing enables to take into account the expert knowledge, as well. In our researches we improved the approximate reasoning of fuzzy systems. The approximate or fuzzy reasoning means the case, when trough some processes imprecise consequences can be concluded from the set of imprecise preconditions. The elaboration of modeling procedures covers various important image processing, shape recognition methods, as well. Moreover we successfully applied the developed methods also in the field of dynamic modeling of mechanical systems, where due to nonlinear phenomena only black box like approximations can be performed. The concretely applications aimed to improve the vehicle and passenger safety with the help of the developed novel methods. They may play an important role also by the design, implementation of an integrated intelligent transportation system

Családra vágyunk! : A Kopp Mária Intézet a Népesedésért és a Családokért felméréseinek eredményei 2018 óta

A családformák az elmúlt évtizedekben Európa-szerte pluralizálódtak, átalakulóban vannak. A hivatalos statisztikai adatok és a Kopp Mária Intézet a Népesedésért és a Családokért (KINCS) kutatásai szerint a magyar társadalomban a 2010-es évek elejétől egyre pozitívabb a házasság intézményének és a családalapításnak a megítélése, aminek a hátterében többek között a családbarát gondolkodás és a célzott családtámogatások rendszere áll. A magyar társadalom tradicionálisan értékként tekint a családra és a gyermekekre, azonban hosszú évtizedek óta kevesebb gyermek születik meg, mint amennyit terveznek. A kutatásokból egyértelműen látszik, hogy a stabil párkapcsolatban – jellemzően házasságban – élők körében a legmagasabb az ideálisnak tartott gyermekszám, és ma már öt vágyott gyermekből négy meg is születik. A szingli életforma elterjedése a családalapítás kitolódásával, a gyermekvállalás elhalasztásával vagy elutasításával is összefüggésbe hozható. A fiatalok jelentős többsége mégis napjainkban is vágyik a stabil párkapcsolatra és a későbbiek során a gyermekvállalásra

Kamera-LiDAR rendszer automatizált kalibrációja speciális objektum segítségével = Automated calibration of a camera-LiDAR sensor system using a special object = Automatisierte Kalibrierung eines KameraLiDAR-Sensorsystems anhand eines speziellen Objekts

Egy részben automatizált kamera-LiDAR kalibrációs módszer bemutatása alkalmas arra, hogy betekintést kapjunk egy olyan rendszerbe, amely egyaránt képes online és offline kalibráció elvégzésére, egy kalibrációs objektum segítségével. Nyomon követhető egy lehetséges megoldás az objektum pontfelhőben történő beavatkozás nélküli detektálására is. = This paper presents a semi-automated camera-LiDAR calibration method that can perform both online and offline calibration using a calibration object. A possible solution to detect the object in the point cloud without intervention is also presented. = Dieser Beitrag beschreibt eine halbautomatische Kamera-LiDAR-Kalibrierungsmethode, die sowohl eine Online- als auch eine Offline-Kalibrierung unter Verwendung eines Kalibrierungsobjekts durchführen kann. Eine mögliche Lösung, um das Objekt ohne Eingriff in der Punktwolke zu erkennen, wird ebenfalls vorgestellt