463 research outputs found

    Collisional formation of massive exomoons of super-terrestrial exoplanets

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    Exomoons orbiting terrestrial or super-terrestrial exoplanets have not yet been discovered; their possible existence and properties are therefore still an unresolved question. Here we explore the collisional formation of exomoons through giant planetary impacts. We make use of smooth particle hydrodynamical (SPH) collision simulations and survey a large phase-space of terrestrial/super-terrestrial planetary collisions. We characterize the properties of such collisions, finding one rare case in which an exomoon forms through a graze&capture scenario, in addition to a few graze&merge or hit&run scenarios. Typically however, our collisions form massive circumplanetary discs, for which we use follow-up N-body simulations in order to derive lower-limit mass estimates for the ensuing exomoons. We investigate the mass, long-term tidal-stability, composition and origin of material in both the discs and the exomoons. Our giant-impact models often generate relatively iron-rich moons, that form beyond the synchronous radius of the planet, and would thus tidally evolve outward with stable orbits, rather than be destroyed. Our results suggest that it is extremely difficult to collisionally form currently-detectable exomoons orbiting super-terrestrial planets, through single giant impacts. It might be possible to form massive, detectable exomoons through several mergers of smaller exomoons, formed by multiple impacts, however more studies are required in order to reach a conclusion. Given the current observational initiatives, the search should focus primarily on more massive planet categories. However, about a quarter of the exomoons predicted by our models are approximately Mercury-mass or more, and are much more likely to be detectable given a factor 2 improvement in the detection capability of future instruments, providing further motivation for their development

    Decision-Making for Automated Vehicles Using a Hierarchical Behavior-Based Arbitration Scheme

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    Behavior planning and decision-making are some of the biggest challenges for highly automated systems. A fully automated vehicle (AV) is confronted with numerous tactical and strategical choices. Most state-of-the-art AV platforms implement tactical and strategical behavior generation using finite state machines. However, these usually result in poor explainability, maintainability and scalability. Research in robotics has raised many architectures to mitigate these problems, most interestingly behavior-based systems and hybrid derivatives. Inspired by these approaches, we propose a hierarchical behavior-based architecture for tactical and strategical behavior generation in automated driving. It is a generalizing and scalable decision-making framework, utilizing modular behavior blocks to compose more complex behaviors in a bottom-up approach. The system is capable of combining a variety of scenario- and methodology-specific solutions, like POMDPs, RRT* or learning-based behavior, into one understandable and traceable architecture. We extend the hierarchical behavior-based arbitration concept to address scenarios where multiple behavior options are applicable but have no clear priority against each other. Then, we formulate the behavior generation stack for automated driving in urban and highway environments, incorporating parking and emergency behaviors as well. Finally, we illustrate our design in an explanatory evaluation

    Interaction-Aware Motion Planning for Automated Vehicles

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    Die Bewegungsplanung für automatisierte Fahrzeuge (AVs) in gemischtem Verkehr ist eine herausfordernde Aufgabe. Hierbei bezeichnet gemischter Verkehr, Verkehr bestehend aus von Menschen gefahrenen Fahrzeugen sowie automatisierten Fahrzeugen. Um die Komplexität der Aufgabe zu reduzieren, verwenden state-of-the-art Planungsansätze oft die vereinfachende Annahme, dass das zukünftige Verhalten umliegender Fahrzeuge unabhängig vom Plan des AVs vorhergesagt werden kann. Während die Trennung von Prädiktion und Planung für viele Verkehrssituationen eine hilfreiche Vereinfachung darstellt, werden hierbei Interaktionen zwischen den Verkehrsteilnehmern ignoriert, was besonders in interaktiven Verkehrssituationen zu suboptimalem, übermäßig konservativem Fahrverhalten führen kann. In dieser Arbeit werden zwei interaktionsbewusste Bewegungsplanungsalgorithmen vorgeschlagen, die in der Lage sind übermäßig konservatives Fahrverhalten zu reduzieren. Der Kernaspekt dieser Algorithmen ist, dass Prädiktion und Planung gleichzeitig gelöst werden. Mit diesen Algorithmen können anspruchsvolle Fahrmanöver, wie z. B. das Reißverschlussverfahren in dichtem Verkehr, durchgeführt werden, die mit state-of-the-art Planungsansätzen nicht möglich sind. Der erste Algorithmus basiert auf Methoden der Multi-Agenten-Planung. Interaktionen zwischen Verkehrsteilnehmern werden durch Optimierung gekoppelter Trajektorien mittels einer gemeinsamen Kostenfunktion approximiert. Das Kernstück des Algorithmus ist eine neuartige Multi-Agenten-Trajektorienplanungsformulierung, die auf gemischt-ganzzahliger quadratischer Programmierung (MIQP) basiert. Die Formulierung garantiert global optimale Lösungen und ist somit in der Lage das kombinatorische Problem zu lösen, welches kontinuierliche Methoden auf lokal optimale Lösungen beschränkt. Desweiteren kann durch den vorgestellten Ansatz ein manöverneutrales Verhalten erzeugt werden, das Manöverentscheidungen in ungewissen Situationen aufschieben kann. Der zweite Ansatz formuliert Interaktionen zwischen einem menschlichen Fahrer und einem AV als ein Stackelberg-Spiel. Im Gegensatz zu bestehenden Arbeiten kann der Algorithmus allgemeine nichtlineare Zustands- und Eingabebeschränkungen berücksichtigen. Desweiteren führen wir Mechanismen zur Integration von Kooperation und Rücksichtnahme in die Planung ein. Damit wird übermäßig aggressives Fahrverhalten verhindert, was in der Literatur als ein Problem interaktionsbewusster Planungsmethoden identifiziert wurde. Die Wirksamkeit, Robustheit und Echtzeitfähigkeit des Algorithmus wird durch numerische Experimente gezeigt

    Die Entwicklung von Zwinglis Reden über Gottes Güte, Barmherzigkeit und Gerechtigkeit

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    Reasoning about Potential Hidden Traffic Participants by Tracking Occluded Areas

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