Multisensorial obstacles detection and classification for ADAS and autonomous driving

A reliable perception of the real world is a key-feature for an autonomous vehicle and the Advanced Driver Assistance Systems (ADAS). Obstacles detection (OD) is one of the main components for the correct reconstruction of the dynamic world. Historical approaches based on stereo vision and other 3D perception technologies (e.g. LIDAR) have been adapted to the ADAS first and autonomous ground vehicles, after, providing excellent results. The obstacles detection is a very broad field and this domain counts a lot of works in the last years. In academic research, it has been clearly established the essential role of these systems to realize active safety systems for accident prevention, reflecting also the innovative systems introduced by industry. These systems need to accurately assess situational criticalities and simultaneously assess awareness of these criticalities by the driver; it requires that the obstacles detection algorithms must be reliable and accurate, providing: a real-time output, a stable and robust representation of the environment and an estimation independent from lighting and weather conditions. Initial systems relied on only one exteroceptive sensor (e.g. radar or laser for ACC and camera for LDW) in addition to proprioceptive sensors such as wheel speed and yaw rate sensors. But, current systems, such as ACC operating at the entire speed range or autonomous braking for collision avoidance, require the use of multiple sensors since individually they can not meet these requirements. It has led the community to move towards the use of a combination of them in order to exploit the benefits of each one. Pedestrians and vehicles detection are ones of the major thrusts in situational criticalities assessment, still remaining an active area of research. ADASs are the most prominent use case of pedestrians and vehicles detection. Vehicles should be equipped with sensing capabilities able to detect and act on objects in dangerous situations, where the driver would not be able to avoid a collision. A full ADAS or autonomous vehicle, with regard to pedestrians and vehicles, would not only include detection but also tracking, orientation, intent analysis, and collision prediction. The system detects obstacles using a probabilistic occupancy grid built from a multi-resolution disparity map. Obstacles classification is based on an AdaBoost SoftCascade trained on Aggregate Channel Features. A final stage of tracking and fusion guarantees stability and robustness to the result.

Participation and transparency in food law

La governance del settore alimentare si fonda su una struttura multilivello, ove poteri locali, nazionali, sovranazionali e globali interagiscono. In tale assetto, ogni regolatore è chiamato a proteggere interessi diversi tra loro, tra cui l'ambiente, la salute umana, il benessere animale e la libera concorrenza. La regolazione del settore alimentare, inoltre, impone la considerazione di aspetti etici e culturali, dotati di una forte matrice territoriale. In questo sistema, i valori che entrano in gioco non sono egualmente rappresentati, ma quelli considerati "minori" sono sovente sovrastati dalle esigenze di protezione di un unico interesse: la libera concorrenza su scala globale. Ne deriva che la regolazione del settore alimentare necessita di un nuovo equilibrio. Questo può richiedere sia l'adozione di nuove regole - soprattutto a livello sovranazionale - sia un'interpretazione maggiormente inclusiva dei principi e delle regole già esistenti da parte delle Corti. Tuttavia, risulta maggiormente urgente e di immediata efficacia permettere ai soggetti interessati, siano essi privati o pubblici, di partecipare alla formulazione delle politiche e delle decisioni inerenti il settore alimentare. La partecipazione procedurale è in grado di soddisfare esigenze differenti e talvolta opposte, pertanto essa è regolata dal legislatore a seconda dello scopo finale prefissato. Principalmente, essa è vista come una applicazione diretta dei principi di democrazia e trasparenza; tuttavia, il suo reale impatto sul risultato finale delle decisioni pubbliche può scostarsi considerevolemente da tale paradigma. Lo scopo di tale lavoro è analizzare i diversi modelli partecipativi implementati nei vari livelli di governo, al fine di determinarne il reale impatto sui soggetti interessati e sul bilanciamento degli interessi in gioco. La conclusione dimostra un certo livello di perplessità per ciò che riguarda l'assetto di tali garanzie nella regolazione del settore alimentare, dove lo sviluppo del concetto di democrazia partecipativa e di bilancio tra gli interessi rilevanti è ancora acerbo.