scholarly journals Fast and Low-Cost Testing of Advanced Driver Assistance Systems using Small-Scale Vehicles

2019 ◽  
Vol 52 (5) ◽  
pp. 34-39 ◽  
Author(s):  
Astrid Rupp ◽  
Markus Tranninger ◽  
Raffael Wallner ◽  
Jasmina Zubača ◽  
Martin Steinberger ◽  
...  
2021 ◽  
Vol 38 (3) ◽  
pp. 105-114
Author(s):  
Michael Gerstmair ◽  
Martin Gschwandtner ◽  
Rainer Findenig ◽  
Oliver Lang ◽  
Alexander Melzer ◽  
...  

Author(s):  
Yin Tan ◽  
Bassem Hassan

About 1.5 million traffic accidents occur every year in European traffic; most of them are results of careless driving behavior, for example unintentional lane departure. Studies show that these accidents could often be avoided, if the driver would react only half a second earlier. Therefore, advanced driver assistance systems (ADAS) and especially the camera based ADAS increasingly gain importance in the automobile industry because of their diverse functions, for example the lane keeping assistance. Their development must contain an excessive and accurate testing process, in order to contribute to a reliable result in the common use. The importance of the testing methods and environments is growing due to several reasons, for example the need for more flexibility during testing and cost-reduction at the same time. Those requirements can be fully fulfilled by the use of virtual environments. To simplify the testing process, the virtual environment does not need to be as realistic as possible. It only has to provide necessary features for the camera system. Due to different detection algorithms for diverse assistance functions, the virtual environment needs determined characteristics, which are crucial for further precise analyses. This paper presents a concept to create a camera test-bench for testing of camera based ADAS, by adapting an existing virtual environment for the camera system, identifying and enhancing the important features for the testing detection function while enable a flexible and low-cost testing environment. The testing ADAS shall record the virtual driving scenes and deliver the same results as in real environments. First, possible existing approaches of testing processes shall be presented. In this paper, the concept is to shown by the example of road detection. The focus lies on the lane markings and the ground. While the separation lines between diverse objects are clearly visible in the virtual environment, the real ones often differ due to road condition or lighting intensity. The differences must be considered and corrected by creating a shader which adjusts the scenes, before the virtual representations can be applied for testing camera based ADAS. Furthermore, for testing other functions, the shader shall be expanded and contain more relevant feature parameters for different test functions. All in all, as much as possible camera based ADAS shall be tested with a virtual environment and the tests shall help accelerating the development time and improving the quality of camera based ADAS.


2017 ◽  
Vol 58 ◽  
pp. 238-244 ◽  
Author(s):  
Francesco Biondi ◽  
David L. Strayer ◽  
Riccardo Rossi ◽  
Massimiliano Gastaldi ◽  
Claudio Mulatti

Author(s):  
Sơn

Các hệ thống hỗ trợ lái xe tiên tiến (Advanced Driver Assistance Systems: ADAS) đóng một vai trò quan trọng trong hệ thống an toàn chủ động chỉ có camera và các phương tiện tự động thông minh. Đối với các ứng dụng này, các yêu cầu về hiệu suất phát hiện đáng tin cậy và thời gian thực là các yếu tố cấp thiết. Bài báo này đề xuất giải pháp tối ưu tốc độ phát hiện ô tô và giảm các cảnh báo lỗi cho các hệ thống phát hiện điểm mù. Theo đó, trước tiên chúng tôi đề xuất bộ phân tầng Cascade – AdaBoost cùng với tập dữ liệu mẫu và thuật toán đào tạo của chúng tôi. Ngoài ra, để cải thiện tốc độ phát hiện, một kĩ thuật lựa chọn vùng quan tâm (Region of Interest: ROI) cũng được sử dụng để tránh trích xuất các vùng có khả năng tạo ra các cảnh báo lỗi như là bầu trời hoặc các vùng không phù hợp với phối cảnh. Phương pháp đề xuất đã tăng tốc độ phát hiện lên ít nhất 1,9 lần và giảm cảnh báo lỗi 2,24 lần so với phương pháp truyền thống ở các ảnh có độ phân giải cao (720 x 480) với tỷ lệ phát hiện đạt 99,4% và tỷ lệ cảnh báo lỗi nhỏ là 4,08%. Phương pháp đề xuất này có thể được ứng dụng cho các xe tự hành thông minh thời gian thực.


Author(s):  
Francesco Rundo ◽  
Roberto Leotta ◽  
Sebastiano Battiato ◽  
Concetto Spampinato ◽  
Sabrina Conoci

Author(s):  
Daniel Palac ◽  
Iiona D. Scully ◽  
Rachel K. Jonas ◽  
John L. Campbell ◽  
Douglas Young ◽  
...  

The emergence of vehicle technologies that promote driver safety and convenience calls for investigation of the prevalence of driver assistance systems as well as of their use rates. A consumer driven understanding as to why certain vehicle technology is used remains largely unexplored. We examined drivers’ experience using 13 different advanced driver assistance systems (ADAS) and several reasons that may explain rates of use through a nationally-distributed survey. Our analysis focused on drivers’ levels of understanding and trust with their vehicle’s ADAS as well as drivers’ perceived ease, or difficulty, in using the systems. Respondents’ age and experience with Level 0 or Level 1 technologies revealed additional group differences, suggesting older drivers (55+), and those with only Level 0 systems as using ADAS more often. These data are interpreted using the Driver Behavior Questionnaire framework and offer a snapshot of the pervasiveness of certain driver safety systems.


Sign in / Sign up

Export Citation Format

Share Document