Druck auf Anfrage Neuware - Printed after ordering - Validating the safety of automated vehicles (AVs) is paramount due to the risks associated with their deployment. Scenario-based testing has emerged as an approach to decompose the overall validation of AVs into smaller components represented by individual driving scenarios. However, identifying critical scenarios and selecting suitable test setups for scenario execution remain open challenges. Real-world tests involving AVs and their environment are considered the trustworthy gold standard. However, within economic constraints, it is impossible to collect sufficient data to prove a positive risk balance compared to manual driving. Conversely, virtual tests provide enormous amounts of data, but as they use models of AVs and their environment, conclusions about the real AVs are limited.This thesis proposes a methodology that links different test setups and harmonizes scenario descriptions for virtual and real tests. Through active learning, scalable virtual test setups provide a broad coverage of scenarios, and probabilistic models characterize the outcomes of these tests. Leveraging transfer learning, the models enable the targeted parameterization of tests in other test setups. Utilizing importance sampling, this transfer can accelerate quantitative risk estimation in more trustworthy test setups with more real components or more detailed models of the AVs and their environment.By linking diverse data, the techniques presented leverage synergies across scenarios and test setups. This enables accelerated validation that is more data-efficient than considering individual scenarios in isolation. The proposed methods aid the transition from virtual testing to real-world deployment and a continuous assessment of the risks of AVs, which enables decisions in the development process.

N� de ref. del art�culo 9783759836625

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Detalles bibliogr�ficos

T�tulo: Data-Driven Linkage of Virtual and Real Tests for Scenario-Based Validation of Automated Vehicles : DE
Editor: Epubli
Fecha de publicaci�n: 2024
Idioma: Ingl�s
ISBN 10: 3759836623
ISBN 13: 9783759836625
Encuadernaci�n: Taschenbuch
Estado: Neu
Dimensiones: 210�mil�metros de ancho por 148 de alto por 10 de largo
Peso: 252 gramos

Acerca de

Sinopsis

Validating the safety of automated vehicles (AVs) is paramount due to the risks associated with their deployment. Scenario-based testing has emerged as an approach to decompose the overall validation of AVs into smaller components represented by individual driving scenarios. However, identifying critical scenarios and selecting suitable test setups for scenario execution remain open challenges. Real-world tests involving AVs and their environment are considered the trustworthy gold standard. However, within economic constraints, it is impossible to collect sufficient data to prove a positive risk balance compared to manual driving. Conversely, virtual tests provide enormous amounts of data, but as they use models of AVs and their environment, conclusions about the real AVs are limited. This thesis proposes a methodology that links different test setups and harmonizes scenario descriptions for virtual and real tests. Through active learning, scalable virtual test setups provide a broad coverage of scenarios, and probabilistic models characterize the outcomes of these tests. Leveraging transfer learning, the models enable the targeted parameterization of tests in other test setups. Utilizing importance sampling, this transfer can accelerate quantitative risk estimation in more trustworthy test setups with more real components or more detailed models of the AVs and their environment. By linking diverse data, the techniques presented leverage synergies across scenarios and test setups. This enables accelerated validation that is more data-efficient than considering individual scenarios in isolation. The proposed methods aid the transition from virtual testing to real-world deployment and a continuous assessment of the risks of AVs, which enables decisions in the development process.

Acerca del autor

With roots in electrical engineering, control and automation, Max Winkelmann's interests steadily evolved to the fields of robotics, computer vision and machine learning. Supported by this background, he develops techniques for data-driven safety validation of automated vehicles.

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Descripci�n de la librer�a

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Tienes derecho a desistir del presente contrato en un plazo de 14 d�as naturales sin necesidad de justificaci�n.

El plazo de desistimiento expirar� a los 14 d�as naturales del d�a en que t� o un tercero que hayas indicado, distinto del transportista, adquiera la posesi�n material del �ltimo bien, componente o pieza.

Para ejercer el derecho de desistimiento, deber�s notificarnos a AHA-BUCH GmbH, Garlebsen 48, 37574, Einbeck, Germany, 49 55639996039, de tu decisi�n de desistir del contrato a trav�s de una declaraci�n inequ�voca (por ejemplo, una carta enviada por correo postal, fax o correo electr�nico). Podr�s utilizar el modelo de formulario de desistimiento que figura a continuaci�n, aunque su uso no es obligatorio. Tienes asimismo la opci�n de cumplimentar y enviar electr�nicamente el modelo de formulario de desistimiento o cualquier otra declaraci�n inequ�voca a trav�s de nuestro sitio web a "Mis pedidos" en "Mi cuenta". Si recurres a esta opci�n, te comunicaremos sin demora en un soporte duradero (por ejemplo, por correo electr�nico) la recepci�n de dicho desistimiento.

Para cumplir el plazo de desistimiento, basta con que la comunicaci�n relativa al ejercicio por tu parte de este derecho sea enviada antes de que venza el plazo correspondiente.

Consecuencias del desistimiento:

En caso de desistimiento por tu parte, te devolveremos todos los pagos recibidos de ti, incluidos los gastos de entrega (con la excepci�n de los gastos adicionales resultantes de la elecci�n por tu parte de una modalidad de entrega diferente a la modalidad menos costosa de entrega ordinaria que ofrezcamos) sin ninguna demora indebida y, en todo caso, a m�s tardar 14 d�as naturales a partir de la fecha en la que se nos informes de tu decisi�n de desistir del presente contrato. Procederemos a efectuar dicho reembolso utilizando el mismo medio de pago empleado por ti para la transacci�n inicial, a no ser que hayas dispuesto expresamente lo contrario; en todo caso, no incurrir�s en ning�n gasto como consecuencia del reembolso.

Podremos retenerte el reembolso hasta haber recibido los bienes, o hasta que hayas presentado una prueba de la devoluci�n de los mismos, seg�n qu� condici�n se cumpla primero. Deber�s devolvernos o entregarnos directamente los bienes a AHA-BUCH GmbH, Garlebsen 48, 37574, Einbeck, Germany, 49 55639996039, sin ninguna demora indebida y, en cualquier caso, a m�s tardar en el plazo de 14 d�as naturales a partir de la fecha en que nos comuniques tu decisi�n de desistimiento del contrato. Se considerar� cumplido el plazo si efect�as la devoluci�n de los bienes antes de que haya concluido dicho plazo. Deber�s asumir el coste directo de devoluci�n de los bienes. Solo ser�s responsable de la disminuci�n de valor de los bienes resultante de una manipulaci�n distinta a la necesaria para establecer la naturaleza, las caracter�sticas y el funcionamiento de los bienes.

Excepciones al derecho de desistimiento:

La entrega de peri�dicos, publicaciones especializadas o revistas con la excepci�n de contratos de suscripci�n; y
La entrega de contenido digital (incluyendo apps, software digital e-books, MP3, etc.) que no hubiera sido entregado en un medio tangible (por ejemplo: CD o DVD), si al realizar tu pedido has aceptado que podemos proceder al env�o del producto y que no resulta posible su cancelaci�n una vez comienza la entrega.

Modelo de formulario de desistimiento

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A la atenci�n de: (AHA-BUCH GmbH, Garlebsen 48, 37574, Einbeck, Germany, 49 55639996039)

Por la presente le comunico/comunicamos* que desisto de mi/desistimos de nuestro* contrato de venta del siguiente bien/prestaci�n del siguiente servicio*

Pedido el/recibido el*:

Nombre del consumidor y usuario o de los consumidores y usuarios:

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