Motion Planning for Autonomous Vehicles in Partially Observable Environments

Unsicherheiten, welche aus Sensorrauschen oder nicht beobachtbaren Manöverintentionen anderer Verkehrsteilnehmer resultieren, akkumulieren sich in der Datenverarbeitungskette eines autonomen Fahrzeugs und führen zu einer unvollständigen oder fehlinterpretierten Umfeldrepräsentation. Dadurch weisen Bewegungsplaner in vielen Fällen ein konservatives Verhalten auf. Diese Dissertation entwickelt zwei Bewegungsplaner, welche die Defizite der vorgelagerten Verarbeitungsmodule durch Ausnutzung der Reaktionsfähigkeit des Fahrzeugs kompensieren. Diese Arbeit präsentiert zuerst eine ausgiebige Analyse über die Ursachen und Klassifikation der Unsicherheiten und zeigt die Eigenschaften eines idealen Bewegungsplaners auf. Anschließend befasst sie sich mit der mathematischen Modellierung der Fahrziele sowie den Randbedingungen, welche die Sicherheit gewährleisten. Das resultierende Planungsproblem wird mit zwei unterschiedlichen Methoden in Echtzeit gelöst: Zuerst mit nichtlinearer Optimierung und danach, indem es als teilweise beobachtbarer Markov-Entscheidungsprozess (POMDP) formuliert und die Lösung mit Stichproben angenähert wird. Der auf nichtlinearer Optimierung basierende Planer betrachtet mehrere Manöveroptionen mit individuellen Auftrittswahrscheinlichkeiten und berechnet daraus ein Bewegungsprofil. Er garantiert Sicherheit, indem er die Realisierbarkeit einer zufallsbeschränkten Rückfalloption gewährleistet. Der Beitrag zum POMDP-Framework konzentriert sich auf die Verbesserung der Stichprobeneffizienz in der Monte-Carlo-Planung. Erstens werden Informationsbelohnungen definiert, welche die Stichproben zu Aktionen führen, die eine höhere Belohnung ergeben. Dabei wird die Auswahl der Stichproben für das reward-shaped Problem durch die Verwendung einer allgemeinen Heuristik verbessert. Zweitens wird die Kontinuität in der Reward-Struktur für die Aktionsauswahl ausgenutzt und dadurch signifikante Leistungsverbesserungen erzielt. Evaluierungen zeigen, dass mit diesen Planern große Erfolge in Fahrversuchen und Simulationsstudien mit komplexen Interaktionsmodellen erreicht werden

Machbarkeitsstudie zum automatisierten Fahren von HO-LKWs im Murgtal - im Rahmen der Begleitforschung zum Projekt eWayBW

Diese im Zuge der Begleitforschung zum Projekt eWayBW entstandene Studie untersucht die Machbarkeit automatisierten Fahrens mit Hybrid-Oberleitungs-LKWs (HO-LKWs) im unteren Murgtal. Ausgehend vom Stand der Forschung im Bereich automatisierter Fahrzeuge werden die Besonderheiten des elektrischen Betriebes unter Fahrleitung als auch die Besonderheiten der untersuchten Strecke zwischen Kuppenheim und Hilpertsau analysiert und Lösungsvorschläge entwickelt. Die Betriebsführung automatisierter und insbesondere fahrerloser Verkehre sowie die betriebswirtschaftlichen Auswirkungen werden dargestellt, soweit das zum derzeitigen Stand der Entwicklung möglich ist. Die Ergebnisse zeigen, dass die technischen Fragestellungen für die Automatisierung, die durch das Fahren der HO-LKWs unter Fahrleitung entstehen, mit geringem Zusatzaufwand gelöst werden können und dass sich somit die Automatisierung von HO-LKWs nicht schwieriger darstellt als die Automatisierung anderer LKWs. Für das betrachtete Anwendungsszenario im unteren Murgtal wurden die für die Automatisierung besonders schwierigen Stellen identifiziert, die somit Knackpunkte bei der technischen Realisierung darstellen. Dies sind insbesondere die Rangiermanöver in den Werkshöfen, das Einbiegen auf stark befahrene Straßen sowie das Einfädeln und Verflechten an Auffahrten auf autobahnartige Straßen. Aus betrieblicher Sicht konnte erarbeitet werden, dass eine Automatisierung der LKW-Verkehre im unteren Murgtal erst dann nennenswerte betriebswirtschaftliche Vorteile erwarten lässt, wenn die LKW-Verkehre ganz oder zumindest über den größten Teil der Strecke fahrerlos durchgeführt werden können

Decision-theoretic MPC: Motion Planning with Weighted Maneuver Preferences Under Uncertainty

Continuous optimization based motion planners require deciding on a maneuver homotopy before optimizing the trajectory. Under uncertainty, maneuver intentions of other participants can be unclear, and the vehicle might not be able to decide on the most suitable maneuver. This work introduces a method that incorporates multiple maneuver preferences in planning. It optimizes the trajectory by considering weighted maneuver preferences together with uncertainties ranging from perception to prediction while ensuring the feasibility of a chance-constrained fallback option. Evaluations in both driving experiments and simulation studies show enhanced interaction capabilities and comfort levels compared to conventional planners, which consider only a single maneuver

Assessment of clinical features and renal functions in Coronavirus disease-19: A retrospective analysis of 96 patients

Background The most common extra pulmonary organ dysfunction in acute respiratory distress syndrome is acute kidney injury. Current data so far indicate low incidence of AKI in Covid-19 disease. Objective In this retrospective study, we analysed the clinical features of patients diagnosed with Covid-19 and investigated the effect of Covid-19 on kidney function. Methods Ninety-six patients diagnosed with Covid-19 were included in our study. Demographic features (Age, gender, co-morbidities), symptoms, thorax CT findings, Covid-19 PCR results and laboratory findings were recorded. The clinical features of the patients were analysed and kidney function values before Covid-19 diagnosis were compared with kidney function values after Covid-19 diagnosis. Results Most presenting symptom was fever (51%). Most accompanying co-morbidity was hypertension (56%). According to laboratory findings; ferritin, D-dimer and C-reactive protein levels were statistically significantly higher in ARDS group than severe pneumonia and pneumonia group (P = .002,P = .001 andP < .001, respectively). Also lymphocyte levels were statistically significantly lower in ARDS group than severe pneumonia and pneumonia group (P = .042). According to KDIGO criteria 3 (3.1%) patients had AKI during the hospital stay. For all patients, there was statistically significant difference between basal, 1st, 5th and 10th day BUN and SCr levels (P = .024 andP = .018, respectively). For severe pneumonia group there was statistically significant difference between basal, 1st, 5th and 10th day SCr levels (P = .045). Conclusion Our study demonstrated that Covid-19 can cause renal impairment both with pneumonia and ARDS. A large-scale prospective randomised studies are needed to reach final judgement about this topic

Trans-Bis(nitrato-O)tetra-kis-(1-vinyl-1H-imidazole-kN 3) copper(II)

In the title compound, [Cu(NO3)2(C5H 6N2)4], the CuII ion is located on an inversion centre. It features a Jahn-Teller-distorted octa-hedral coordination geometry, defined by four N atoms of four 1-vinyl-imidazole ligands in the equatorial plane and two nitrate O atoms in the axial positions. The nitrate anion is disordered over two sets of sites in a 0.801 (6):0.199 (6) ratio. In the crystal, the complex mol-ecules are linked by weak inter-molecular C-H?O and C-H?? inter-actions

Cooperative adaptive cruise control implementation of team mekar at the grand cooperative driving challenge

Turan, Murat Can (Arel Author)This paper presents the cooperative adaptive cruise control implementation of Team Mekar at the Grand Cooperative Driving Challenge (GCDC). The Team Mekar vehicle used a dSpace microautobox for access to the vehicle controller area network bus and for control of the autonomous throttle intervention and the electric-motor-operated brake pedal. The vehicle was equipped with real-time kinematic Global Positioning System (RTK GPS) and an IEEE 802.11p modem installed in an onboard computer for vehicle-to-vehicle (V2V) communication. The Team Mekar vehicle did not have an original-equipment-manufacturers-supplied adaptive cruise control (ACC). ACC/Cooperative adaptive cruise control (CACC) based on V2V-communicated GPS position/velocity and preceding vehicle acceleration feedforward were implemented in the Team Mekar vehicle. This paper presents experimental and simulation results of the Team Mekar CACC implementation, along with a discussion of the problems encountered during the GCDC cooperative mobility runs

Predictive factors for work-day loss in Behçet's syndrome: A multi-center study

Objective: The aim of this multi-center study was to assess predictive factors for work-day loss as an indirect cost element in Behçet's syndrome (BS). Methods: In this cross-sectional, multi-center study, 834 BS patients (F/M: 441/393, age mean: 38.4 ± 10.9 years) were included. Data were collected by a questionnaire regarding treatment protocols, disease duration, smoking pattern, frequency of medical visits during the previous year and self-reported work-day loss during the previous year. Results: Work-day loss was observed in 16.2% of patients (M/F: 103/32). The percentages of being a smoker (81.8%), using immunosuppressive (IS) medications (82%), and having disease duration <5 years (74%) were higher in male patients with work-day loss (P < .05). The majority of males (90.9%) had more than four clinic visits during the previous year. Moreover, the mean work-day loss (30.8 ± 57.7 days) was higher in patients with vascular involvement (56.1 ± 85.9) than those without (26.4 ± 50.6 days) (P = .046). In addition, increased frequency of ocular involvement (25.9%) was also observed in patients with work-day loss compared to others (8.6%) (P = .059). Conclusion: Work-day loss was associated with both vascular and ocular involvement. Close associations were observed among male gender, early period of the disease, frequent medical visits, being a smoker and treatment with IS medications in patients with work-day loss.PubMe