Pre-Trained Driving in Localized Surroundings with Semantic Radar Information and Machine Learning

Entlang der Signalverarbeitungskette von Radar Detektionen bis zur Fahrzeugansteuerung, diskutiert diese Arbeit eine semantischen Radar Segmentierung, einen darauf aufbauenden Radar SLAM, sowie eine im Verbund realisierte autonome Parkfunktion. Die Radarsegmentierung der (statischen) Umgebung wird durch ein Radar-spezifisches neuronales Netzwerk RadarNet erreicht. Diese Segmentierung ermöglicht die Entwicklung des semantischen Radar Graph-SLAM SERALOC. Auf der Grundlage der semantischen Radar SLAM Karte wird eine beispielhafte autonome Parkfunktionalität in einem realen Versuchsträger umgesetzt. Entlang eines aufgezeichneten Referenzfades parkt die Funktion ausschließlich auf Basis der Radar Wahrnehmung mit bisher unerreichter Positioniergenauigkeit. Im ersten Schritt wird ein Datensatz von 8.2 · 10^6 punktweise semantisch gelabelten Radarpunktwolken über eine Strecke von 2507.35m generiert. Es sind keine vergleichbaren Datensätze dieser Annotationsebene und Radarspezifikation öffentlich verfügbar. Das überwachte Training der semantischen Segmentierung RadarNet erreicht 28.97% mIoU auf sechs Klassen. Außerdem wird ein automatisiertes Radar-Labeling-Framework SeRaLF vorgestellt, welches das Radarlabeling multimodal mittels Referenzkameras und LiDAR unterstützt. Für die kohärente Kartierung wird ein Radarsignal-Vorfilter auf der Grundlage einer Aktivierungskarte entworfen, welcher Rauschen und andere dynamische Mehrwegreflektionen unterdrückt. Ein speziell für Radar angepasstes Graph-SLAM-Frontend mit Radar-Odometrie Kanten zwischen Teil-Karten und semantisch separater NDT Registrierung setzt die vorgefilterten semantischen Radarscans zu einer konsistenten metrischen Karte zusammen. Die Kartierungsgenauigkeit und die Datenassoziation werden somit erhöht und der erste semantische Radar Graph-SLAM für beliebige statische Umgebungen realisiert. Integriert in ein reales Testfahrzeug, wird das Zusammenspiel der live RadarNet Segmentierung und des semantischen Radar Graph-SLAM anhand einer rein Radar-basierten autonomen Parkfunktionalität evaluiert. Im Durchschnitt über 42 autonome Parkmanöver (∅3.73 km/h) bei durchschnittlicher Manöverlänge von ∅172.75m wird ein Median absoluter Posenfehler von 0.235m und End-Posenfehler von 0.2443m erreicht, der vergleichbare Radar-Lokalisierungsergebnisse um ≈ 50% übertrifft. Die Kartengenauigkeit von veränderlichen, neukartierten Orten über eine Kartierungsdistanz von ∅165m ergibt eine ≈ 56%-ige Kartenkonsistenz bei einer Abweichung von ∅0.163m. Für das autonome Parken wurde ein gegebener Trajektorienplaner und Regleransatz verwendet

Rhodopsin activation affects the environment of specific neighboring phospholipids: an FTIR spectroscopic study.

Rhodopsin is a member of a superfamily of G-protein-coupled receptors that transduce signals across membranes. We used Fourier-transform infrared (FTIR) difference spectroscopy to study the interaction between rhodopsin and lipid bilayer upon receptor activation. A difference band at 1744 cm(-1) (+)/1727 cm(-1) (-) was identified in the FTIR-difference spectrum of rhodopsin mutant D83N/E122Q in which spectral difference bands arising from the carbonyl stretching frequencies of protonated carboxylic acid groups were removed by mutation. As the band was abolished by detergent delipidation, we suggested that it arose from carbonyl groups of phospholipid fatty acid esters. Rhodopsin and the D83N/E122Q mutant were reconstituted into various (13)C-labeled 1-palmitoyl-2-oleoyl-sn-glycero-3-phosphocholine vesicles and probed. The 1744-cm(-1) (+)/1727 cm(-1) (-) band could be unequivocally assigned to a change in the lipid ester carbonyl stretch upon receptor activation, with roughly equal contribution from both lipid esters. The band intensity scaled with the amount of rhodopsin but not with the amount of lipid, excluding the possibility that it was due to the bulk lipid phase. We also excluded the possibility that the lipid band represents a change in the number of boundary lipids or a general alteration in the boundary lipid environment upon formation of metarhodopsin II. Instead, the data suggest that the lipid band represents the change of a specific lipid-receptor interaction that is coupled to protein conformational changes