TalkyCars: A Distributed Software Platform for Cooperative Perception among Connected Autonomous Vehicles based on Cellular-V2X Communication

Autonomous vehicles are required to operate among highly mixed traffic during their early market-introduction phase, solely relying on local sensory with limited range. Exhaustively comprehending and navigating complex urban environments is potentially not feasible with sufficient reliability using the aforesaid approach. Addressing this challenge, intelligent vehicles can virtually increase their perception range beyond their line of sight by utilizing Vehicle-to-Everything (V2X) communication with surrounding traffic participants to perform cooperative perception. Since existing solutions face a variety of limitations, including lack of comprehensiveness, universality and scalability, this thesis aims to conceptualize, implement and evaluate an end-to-end cooperative perception system using novel techniques. A comprehensive yet extensible modeling approach for dynamic traffic scenes is proposed first, which is based on probabilistic entity-relationship models, accounts for uncertain environments and combines low-level attributes with high-level relational- and semantic knowledge in a generic way. Second, the design of a holistic, distributed software architecture based on edge computing principles is proposed as a foundation for multi-vehicle high-level sensor fusion. In contrast to most existing approaches, the presented solution is designed to rely on Cellular-V2X communication in 5G networks and employs geographically distributed fusion nodes as part of a client-server configuration. A modular proof-of-concept implementation is evaluated in different simulated scenarios to assess the system\u27s performance both qualitatively and quantitatively. Experimental results show that the proposed system scales adequately to meet certain minimum requirements and yields an average improvement in overall perception quality of approximately 27 %

Design of a Linked Data-enabled Microservice Platform for the Industrial Internet of Things

Während der aktuelle Trend in Richtung hochgradig digitalisierter Smart Factories für die Fertigungsindustrie beträchtliches Potential zur Steigerung von Leistungsfähigkeit, Flexibilität und Produktivität birgt, tun sich Unternehmen im Allgemeinen noch immer schwer, entsprechende Technologie einzuführen. Ein Kernproblem ist der Mangel an einheitlichen, standardisierten Lösungen, die auf dem Hallenboden ohne spezifisches Expertenwissen und einen hohen Zeit- und Kostenaufwand integriert werden können. Im Hinblick darauf präsentiert diese Arbeit sowohl Architektur, als auch konkrete Implementierung einer Internet of Things Softwareplattform mit Fokus auf technologische Einheitlichkeit und unkomplizierte Integration und Benutzung. Als Richtlinie hierfür wird in Kooperation mit Industriepartnern ein praxisnaher Anwendungsfall erarbeitet. DesWeiteren wird präsentiert, wie universelleWebtechnologie gewinnbringend mit neusten Software-Design Trends, mächtigen Techniken der Maschine-zu-Maschine Interaktion und allgemein verständlichen Konzepten im Bereich User Experience kombiniert werden kann. Dabei wird ausführlich auf Struktur der Software, Möglichkeiten zur Echtzeitkommunikation und Machine-zu-Maschine Interaktion, sowie auf einheitliche Datenintegration und Benutzerfreundlichkeit eingegangen. Am Ende des Prozesses steht eine fertige Softwarelösung als Proof-of-Concept, sowie eine Sammlung von Vorschlägen und Best Practices zur Integration von smarter Technologie auf dem Hallenboden. In einer abschließenden Evaluierung wird die Leistungsfähigkeit und Tauglichkeit der Softwareplattform für bestimmte praktische Anwendungsfälle untersucht. Zudem werden abschließend noch offene Fragen und weiterhin benötigte Entwicklungsschritte bis hin zu einem fertigen Produkt aufgezeigt

From Model-Based to Data-Driven Simulation: Challenges and Trends in Autonomous Driving

Simulation is an integral part in the process of developing autonomous vehicles and advantageous for training, validation, and verification of driving functions. Even though simulations come with a series of benefits compared to real-world experiments, various challenges still prevent virtual testing from entirely replacing physical test-drives. Our work provides an overview of these challenges with regard to different aspects and types of simulation and subsumes current trends to overcome them. We cover aspects around perception-, behavior- and content-realism as well as general hurdles in the domain of simulation. Among others, we observe a trend of data-driven, generative approaches and high-fidelity data synthesis to increasingly replace model-based simulation.Comment: Ferdinand M\"utsch, Helen Gremmelmaier, and Nicolas Becker contributed equally. Accepted for publication at CVPR 2023 VCAD worksho