Autonomous Navigation in urban environments through combination of object- and map-based perception models

Eine vollständig automatische Fahrzeugführung im allgemeinen Straßenverkehr fasziniert Techniker wie Nichttechniker bereits seit der Frühphase des Automobils. Ein Stück näher an die Realität wurde diese Vision durch die DARPA Urban Challenge im November 2007 gebracht. Die Entwicklung der Fahrzeugplattform Caroline für die Teilnahme an der DARPA Urban Challenge bildet den Rahmen für diese Dissertation. Die Systemarchitektur zur Bewältigung der komplexen Fahraufgabe wird in vier elementare Funktionsebenen zur Wahrnehmung, Situationsinterpretation, Aktionsplanung und Aktionsausführung untergliedert. Um ein Verständnis für die Funktionsweise des Gesamtfahrzeugs zu ermöglichen, wird insbesondere auf die enge Verzahnung der Komponenten eingegangen. Eine Schlüsselrolle in der Fahrzeugarchitektur nimmt die maschinelle Wahrnehmung der Fahrzeugumgebung ein. Aufbauend auf den theoretischen Grundlagen der bayes’schen Informationsverarbeitung wird ein hybrides Umfeldmodell entwickelt, indem sowohl herkömmlich-objektbasierte als auch kartenbasierte Modellierungsverfahren zum Einsatz kommen. Die Ansätze werden erweitert für eine Funktion im innerstädtischen Umfeld. Hierbei wird ein Freiform-Objektmodell zur Hinderniserkennung sowie eine kartenbasierte Fahrbereichsanalyse eingeführt, im Rahmen der Situationsinterpretation erfolgt eine Kopplung dieser Online-Umfelddaten mit zusätzlich bereitgestellten, digitalen Navigationsdaten. Das Freiform-Objektmodell ermöglicht die Beschreibung beliebiger Hinderniskonturen und unterscheidet sich somit von klassischen, quaderbasierten Objekthypothesen aus dem Bereich der Fahrerassistenzsysteme. Die Fahrbereichsanalyse ermittelt den urbanen Straßenverlauf durch Fusion von LIDAR- und Kamerasensorik in einer probabilistischen, Dempster-Shafer basierten Gridkarte. Das beschriebene Fahrzeugsystem konnte als eines der 10 besten Fahrzeuge aus dem Verlauf der Urban Challenge hervorgehen.Fully autonomous vehicle navigation in real-world traffic scenarios is fascinating both engineers as public since the early days of the automobile. This vision did get closer to reality by the DARPA Urban Challenge event in November 2007. The development of Caroline, a vehicle platform designed for the Urban Challenge competition gives the background for this thesis paper. The overall vehicle architecture is divided into four main functional levels for environment perception, situation assessment, action planning and motion control. The close linking of all functional levels is treated in special for a better understanding of the overall system. A key role is given by the environment perception modules. Based on Bayes statistical framework for information processing, a hybrid environment model is developed, combining classical object-based with grid-based approaches. These models are extended for the operation in dense urban traffic. Therefore a free-form object model for obstacle detection is presented next to a grid based driveway analysis. The results are furthermore combined with given offline digital map material for situation assessment. The freeform object model is capable of describing arbitrary object contours and therefore differs from classical box-shaped tracking models originating from the field of driver assistance systems. The driveway analysis is determining the urban roadway drivability through fusion of LIDAR- and camera-based sensors in a probabilistic, Dempster-Shafer based grid map. The described vehicle platform did come out among the best 10 competitors during the Urban Challenge final contest

Hybride Sensorfusion zur Fahrzeug-Umfelderkennung und Fahrbereichsanalyse

Dieser Beitrag behandelt das Konzept für die maschinelle Wahrnehmung das Fahrzeugumfelds von Team CarOLO im Rahmen der DARPA Urban Challenge 2007. Zum Einsatz kommt ein hybrides Umfeldmodell, das aus einem objektbasierten Tracking und einer kartenbasierten Befahrbarkeitsanalyse besteht. Im objektbasierten Teilsystem wird ein abstraktes Freiform-Objektmodell zur Konturverfolgung vorgestellt. Der kartenbasierte Systemzweig besteht aus einer dreidimensionalen Geländeprofildarstellung und darauf abgeleitet aus einem probabilistischen Fahrbereichsmodell, das eine Quantifizierung der Befahrbarkeit bereit stellt. Als Datenquelle dient eine Reihe von Sensoren aus dem Bereich Fahrerassistenzsysteme und Bildverabeitung. Die Systemzweige sind miteinander verbunden um eine Plausibilisierung der Objektdaten durch eine Kartendarstellung zu ermöglichen

Caroline - ein autonom fahrendes Fahrzeug im Stadtverkehr

We have previously shown that the physiological size of postsynaptic currents maximises energy efficiency rather than information transfer across the retinothalamic relay synapse. Here, we investigate information transmission and postsynaptic energy use at the next synapse along the visual pathway: from relay neurons in the thalamus to spiny stellate cells in layer 4 of the primary visual cortex (L4SS). Using both multicompartment Hodgkin-Huxley-type simulations and electrophysiological recordings in rodent brain slices, we find that increasing or decreasing the postsynaptic conductance of the set of thalamocortical inputs to one L4SS cell decreases the energy efficiency of information transmission from a single thalamocortical input. This result is obtained in the presence of random background input to the L4SS cell from excitatory and inhibitory corticocortical connections, which were simulated (both excitatory and inhibitory) or injected experimentally using dynamic-clamp (excitatory only). Thus, energy efficiency is not a unique property of strong relay synapses: even at the relatively weak thalamocortical synapse, each of which contributes minimally to the output firing of the L4SS cell, evolutionarily-selected postsynaptic properties appear to maximise the information transmitted per energy used

Sound response mediated by the TRP channels NOMPC, NANCHUNG, and INACTIVE in chordotonal organs of Drosophila larvae

Mechanical stimuli, including tactile and sound signals, convey a variety of information important for animals to navigate the environment and avoid predators. Recent studies have revealed that Drosophila larvae can sense harsh or gentle touch with dendritic arborization (da) neurons in the body wall and can detect vibration with chordotonal organs (Cho). Whether they can also detect and respond to vibration or sound from their predators remains an open question. Here we report that larvae respond to sound of wasps and yellow jackets, as well as to pure tones of frequencies that are represented in such natural sounds, with startle and burrowing behaviors. The larval response to sound/vibration requires Cho neurons and, to a lesser extent, class IV da neurons. Our calcium imaging and electrophysiological experiments reveal that Cho neurons, but not class IV da neurons, are excited by natural sounds or pure tones, with tuning curves and intensity dependence appropriate for the behavioral responses. Furthermore, our study implicates the transient receptor potential (TRP) channels NOMPC, NANCHUNG, and INACTIVE, but not the dmPIEZO channel, in the mechanotransduction and/or signal amplification for the detection of sound by the larval Cho neurons. These findings indicate that larval Cho, like their counterparts in the adult fly, use some of the same mechanotransduction channels to detect sound waves and mediate the sensation akin to hearing in Drosophila larvae, allowing them to respond to the appearance of predators or other environmental cues at a distance with behaviors crucial for survival

Caroline: An autonomously driving vehicle for urban environments

Universität Braunschweig to demonstrate its abilities to develop an autonomously driving vehicle to compete with the world’s best. After several stages of qualification, our team CarOLO qualified early for the DARPA Urban Challenge Final Event and was among only 11 teams from initially 89 competitors to compete in the final. We had the ability to work together in a large group of experts, each contributing his expertise in his discipline, and significant organizational, financial, and technical support by local sponsors, who helpe