The mining industry uses vehicles for a wide range of applications, including excavation and transportation of rock and soil. Currently, this requires a lot of human labour, mainly drivers, but efforts are being made to increase automation, e.g. using autonomous vehicles. In order for a vehicle to reach any level of autonomy, it needs to be aware of its surroundings, for instance by using sensors. The placement of the sensors is a difficult problem. The goal of this project was to create a tool that would simplify the sensor placement process. The tool should simulate sensors on autonomous vehicles, both by visualizing their field of view and by generating synthetic data. The tool was created, including simulation environments, models of different types of sensors and tools to analyze the results of the simulation. Both the field of view visualization and the data analysis tools were shown to be powerful tools for evaluating sensor placements. All of the sensor models are able to generate data, with different levels of realism. The radar model and the camera model give a good estimation of what the sensors can detect, while the lidar model is capable of generating realistic data. / Gruvindustrin använder fordon till ett stort antal olika uppgifter, bland annat till att gräva ut och förflytta sten och jord. Detta kräver för tillfället mycket manuellt arbete, framförallt förare, men försök att automatisera delar av arbetet utförs, till exempel genom att använda autonoma fordon. För att ett fordon ska kunna bli autonomt krävs det att det kan känna av sin omgivning, exempelvis genom att använda sensorer. Sensorplacering är ett svårt problem. Målet med projektet var att skapa ett verktyg för att förenkla sensorplaceringsprocessen. Verktyget skulle simulera sensorer på autonoma fordon, både genom att visualisera deras synfält och genom att generera syntetisk data. Verktyget skapades, inklusive simuleringsmiljöer, modeller av olika typer av sensorer, och verktyg för att analysera genererad data. Både synfältsvisualiseringen och datagenereringen visades vara användbara verktyg för att utvärdera sensorplaceringar. Alla sensormodellerna kan generera data, med olika realistiska resultat. Radarmodellen och kameramodellen ger en bra uppskattning av vad sensorerna kan detektera, medan lidarmodellen kan generera realistisk data.

The human factor accounts for nine out of ten out of all traffic accidents, and because more vehicles are being deployed on the roads, the number of accidents will increase. Because of this, various automated functions have been implemented in vehicles in order to minimize the human factor in driving. In recent year, this development has accelerated and vehicles able to perform the complete driving task without any human assistance have begun to emerge from different projects around the world. However, the autonomous vehicle still has many barriers to overcome before safe driving in traffic becomes a reality. One of these barriers is the difficulty to visually perceive the surrounding. This is partly because of the fact that something can cover the camera sensors, but it is also problematic to translate the perceived data, that the sensors are collecting, into something valuable for the passenger. The situation could be improved if wireless communications were available to the autonomous vehicle. Instead of trying to understand the surrounding by the use of camera sensors, the autonomous vehicle could obtain the necessary data via wireless communication, which was the subject of this study. The study showed that wireless communication will be significant for the autonomous vehicle in the future. The conclusion is based on the fact that wireless communication was a solution in other transport systems that have had the similar barrier as for the autonomous vehicle. There are also plans on managing the barrier via wireless communication in pilot projects related to autonomous vehicles. / Den mänskliga faktorn står för nio av tio utav alla trafikolyckor, och eftersom att allt fler fordon kommer ut på vägarna så leder det till att olycksantalet ökar. På grund av detta så har olika automatiserade funktioner applicerats i fordonet för att undvika den mänskliga faktorn i körningen. Denna utveckling har accelererat och fordon som ska kunna utföra hela det dynamiska framförandet utan mänsklig assistans har börjat utvecklas i olika projekt runt om i världen. Dock så har det autonoma fordonet många barriärer kvar att övervinna, för säkert framförande, varav en av dessa barriärer är fordonets förmåga att visuellt uppfatta omgivningen. Dels genom att något kan täcka kamerasensorerna men även att kunna omsätta det sensorerna uppfattar till något värdefullt för passageraren. Situationen skulle dock kunna förbättras om trådlös kommunikation gjordes tillgänglig för det autonoma fordonet. Istället för att försöka uppfatta omgivningen via kamerasensorer, skulle det autonoma fordonet kunna få den information som behövs via trådlös kommunikation, vilket är vad denna studie behandlade. Studien visade att trådlös kommunikation kommer att ha en betydelse för det autonoma fordonet i framtiden. Slutsatsen grundar sig på att trådlös kommunikation varit en lösning inom andra transportsystem som haft en liknande barriär som för det autonoma fordonet. Man planerar dessutom på att hantera det autonoma fordonets barriär via trådlös kommunikation i pilotprojekt i dagsläget

Autonomous vehicles rely on perceiving the environment using on-board sensor. These sensors have inherent limitations in terms of their effective range and risk occlusion due to their placement in the environment. These constraints limit the operational design domain of autonomous vehicles due to reliability and safety concerns. This report aims to show how an off-board sensor can be used as a complement to a vehicles on-board sensors. The goal of this sensor complement is to achieve an extension of the vehicle’s operational design domain and to relax constraints on the on-board sensors. Off-board sensors are less constrained in terms of sensor placement and allow for a more optimized location to perceive the environment. An autonomous vehicle is implemented and limitations in terms of sensing range and reliability is analyzed. An off-board camera based positioning system is also implemented and tested together with the autonomous vehicle in order to explore how an extension of the sensing range can be achieved. The extension of the operational design domain is tested by implementing a lane merge scenario which utilize both on and off-board sensor information. The lane merge scenario is also tested using different types of radio communication, namely 4G hotspot, 5G and wifi. The results of the lane merge scenario indicate that it is possible to achieve a range extension using an off-board sensor and thereby allow for a possible extension of the operational design domain of the autonomous vehicle. Although a range extension is possible, sending off-board sensor data over wireless radio raises questions on how applicable the solution is considering safety requirements in the automotive industry. / Autonoma fordon förlitar sig på att kunna uppfatta omgivningen med hjälp av sensorer ombord på fordonet. Dessa sensorer har begränsningar vid vilka avstånd de är tillförlitliga samt riskerar att bli ockluderade på grund av hur sensorn är placerad på fordonet. Dessa begränsningar försvårar fordonets användningsområde till följd av tillförlitlighet och säkerhetsaspekter. Denna rapport försöker visa hur en extern sensor kan användas för att komplettera sensorer ombord ett fordon. Målet med detta komplement är att åstadkomma en utökning av fordonets användningsområde samt minimera begränsningarna av fordonets förmåga att uppfatta omgivningen. Externa sensorer kan placeras med större frihet vilket möjliggör en mer optimal placering för att maximera förmågan att iaktta trafiken. Ett autonomt fordon implementeras och dess begränsningar i form av sensorkänslighet och pålitlighet analyseras. Ett externt kamera-baserat positioneringssystem är också utvecklat och testat tillsammans med det autonoma fordonet för att undersöka hur en utökning av användningsområdet kan genomföras. Utökningen av fordonets användningsområde testas genom att genomföra ett scenario där det autonoma fordonet ska dela körfält med en annan trafikant. I detta scenario används både sensorer ombord på det autonoma fordonet samt externa sensorer. Sensorinformationen delas genom olika typer av radiokommunikation, såsom, 4G hotspot, 5G och wifi för att se om nätverksfördröjningen har påverkan på resultaten. Resultatet tyder på att det är möjligt att uppfylla en utökning av det autonoma fordonets användningsområde genom att använda en extern sensor som utökar perceptionen av omgivningen. En utökning av användningsområdet är möjlig men väcker frågor om huruvida trådlös kommunikation kan uppfylla de krav och säkerhetsregulationer som finns inom bilindustrin.

Denna kandidatuppsats utforskar framtiden för jailbreaking i det svenska samhället och de risker som är förknippade med att utföra jailbreak på personbilar. Rapporten presenterar välförankrade scenarion för ämnets framtid och hur det kan existera inom olika scenarier. Rapporten baseras på intervjuer med olika aktörer inom hela branschen, såväl som den reglerande myndigheten och en konsumentorganisation. Tillsammans med en litteraturstudie av sårbarheterna i personbilars mjukvaror och dess användning, samt en mer ingående undersökning av jailbreaking-gemenskapens historia, används "Six pillars approach" för att göra förutsägelser om framtiden för jailbreaking och hur det kan få en plats i den framtida debatten. Genom att dra paralleller till dagens smartphones visar resultaten att det finns ett antal scenarier som kommer att påverka hur vanligt förekommande jailbreaking kommer att vara, men det är troligt att det kommer att existera i någon skepnad. / This thesis explores the future of jailbreaking in Swedish society and the risks associated with performing a jailbreak on a vehicle. It attempts to paint well founded visualizations of the future of this topic and how it may exist within different scenarios. It is based on the interviews with different actors and stakeholders within the entire industry as well as the regulatory body and a consumer organization. Combined with a literature study of the vulnerabilities present in vehicle software and its usage, in addition to a deeper dive into the history of the jailbreaking community, it uses the “Six pillars approach” to make predictions for the future of jailbreaking and how it may have a place in the future debate. Drawing some parallels to today's smartphones, the results show that there are a number of scenarios that will impact how common jailbreaking will be, but that it is somewhat likely that it will existin some capacity.

We review recent research into trajectory planning for autonomous overtaking to understand existing challenges. Then, the recently developed framework Learning Model Predictive Control (LMPC) is presented as a suitable method to iteratively improve an overtaking manoeuvre each time it is performed. We present recent extensions to the LMPC framework to make it applicable to overtaking. Furthermore, we also present two alternative modelling approaches with the intention of reducing computational complexity of the optimization problems solved by the controller. All proposed frameworks are built from scratch in Python3 and simulated for evaluation purposes. Optimization problems are modelled and solved using the Gurobi 9.0 Python API gurobipy. The results show that LMPC can be successfully applied to the overtaking problem, with improved performance at each iteration. However, the first proposed alternative modelling approach does not improve computational times as was the intention. The second one does but fails in other areas. / Vi går igenom ny forskning inom trajectory planning för autonom omkörning för att förstå de utmaningar som finns. Därefter föreslås ramverket Learning Model Predictive Control (LMPC) som en lämplig metod för att iterativt förbättra en omkörning vid varje utförande. Vi tar upp utvidgningar av LMPC-ramverket för att göra det applicerbart på omkörningsproblem. Dessutom presenterar vi också två alternativa modelleringar i syfte att minska optimeringsproblemens komplexitet. Alla tre angreppssätt har byggts från grunden i Python3 och simulerats i utvärderingssyfte. Optimeringsproblem har modellerats och lösts med programvaran Gurobi 9.0s python-API gurobipy. Resultaten visar att LMPC kan tillämpas framgångsrikt på omkörningsproblem, med förbättrat utförande vid varje iteration. Den första alternativa modelleringen minskar inte beräkningstiden vilket var dess syfte. Det gör däremot den andra alternativa modelleringen som dock fungerar sämre i andra avseenden.​

The global transportation sector is currently shifting towards autonomous vehicles. This shift comes with challenges, such as; identifying obstacles, recognising its surroundings and acting safely based on these perceptions. To accomplish mentioned tasks, the vehicle is equipped with sensors, such as lidars and cameras. A lesser known, yet significant challenge lies in keeping these sensors clean from dirt and debris which tends to accumulate on the lens of the sensors when the vehicle is moving. This report investigates how lidar- and camera sensors can be cleaned more resource-efficient in comparison to the existing sensor cleaning systems on the market. The goal was to recommend a sensor cleaning system for the range of sensors of an autonomous heavy vehicle.The authors of the study developed and tested several cleaning methods which were evaluated among each other and existing systems, while considering a system perspective. The developed cleaning systems showed that enabling a low washer fluid consumption had a negative impact on the system’s scalability, durability, compactness and complexity, in comparison to the existing cleaning systems. When utilising a high-pressured fluid, the study found that a sweeping flat spray is more resource-efficient than a static cone spray, where the latter is being commonly used in conventional sensor cleaning systems. The concepts with a sweeping flat spray resulted in a fluid consumption 4-7 times lower than the best reference cleaning system. In the case of a lidar, when considering a system perspective, it is recommended to use two telescopic flat spray nozzles facing each other and placed in either corner of the lens. It is also recommended that the nozzles are activated one at a time and that fluid I sprayed immediately on activation and kept flowing during the entire stroke to achieve a shaving or ploughing effect on the dirt. This method of cleaning has been observed to be more resource efficient compared to the reference systems. The resource-efficiency of a sweeping flat spray exists for other lens sizes as well, such as cameras and headlamps, however the scaling effects need further investigating. Therefore, additional tests are suggested, such as stress tests to determine the long-term durability of the cleaning system. Additionally, more research is needed to understand the impact of dirt in different environments and how often the sensors need cleaning. This also includes investigating how dirty the sensors can become before losing functionality. / Den globala transportsektorn är på väg att skifta till autonoma fordon. Detta skifte medför flear utmaningar; som att göra fordonet medveten om dess omgivning, identifiera objekt och agera säkert baserat på dessa intryck. För att kunna utföra dessa uppgifter är fordonen utrustade med sensorer, såsom lidar och kameror. En mindre känd utmaning ligger i att hålla dessa sensorer rena från smuts som ansamlas på sensorernas lins när fordonet framförs. Denna rapport undersöker hur lidar- och kamerasensorer kan rengöras mer resurseffektivt i förhållande till befintliga sensorrengöringssystem på marknaden. Målet var att rekommendera ett rengöringssystem för sensorerna som krävs för autonom färd, nämligen lidar och kameror. Studien utvecklade och testade ett flertal rengöringsmetoder som utvärderades bland varandra och befintliga rengöringssystem, medan samtidigt ta hänsyn till ett systemperspektiv. De utvecklade rengöringssystemen visade att en låg vätskeförbrukning påverkade systemet negativt i aspekter som skalbarhet, hållbarhet, kompakthet och komplexitet, i jämförelse med the befintliga rengöringssystemen. Vid användning av högtrycksvatten fastställde studien att en rörlig platt stråle kan vara mer resurseffektiv än en statisk konisk stråle, där den senare är vanlig bland befintliga rengöringssystem. Koncepten med en rörlig platt stråle hade en vätskeförbrukning som var fyra till sju gånger lägre än närmaste referenssystem. Vid hänsyn till ett systemperspektiv resulterade det rekommendera rengöringssystemet i två teleskopiska munstycken placerade i motstående hörnor av linsen. En i taget utvidgar sig munstyckena samtidigt som de sprutar högtrycksvatten på linsen, därav möjliggörs en rörlig platt stråle och en resurseffektiv rengöringscykel. Att rengöra med en rörlig platt stråle anses även resurseffektiv när det gäller andra storlekar på linsen, såsom en kamera- eller strålkastarlins, däremot måste eventuella följder från skalningen undersökas i vidare arbete. Det föreslås även kompletterande tester, såsom stresstester för att kunna avgöra livslängden på systemet. Vidare, efterfrågas ytterligare undersökningar på inflytande av smuts i olika miljöer, samt hur ofta sensorerna behöver rengöras. Detta inkluderar även undersökningar kring hur smutsiga sensorerna kan bli innan de tappar funktionaliteten.

Perceiving the environment is a crucial aspect of autonomous vehicles. To plan the route, the autonomous vehicle needs to be able to detect objects such as cars and pedestrians. This is possible through 3D object detection. However, labeling this type of data is time-consuming. By utilizing a virtual environment, there is an opportunity to generate data and label it in a quicker manner. This thesis aims to investigate how well three selected state-of-the-art models perform on a synthetic dataset of point cloud data. The results showed that the models attain a higher average precision compared to a dataset from the real world. This is mainly due to the virtual environment’s simplicity in relation to the real world’s detail. The results also suggest that models using different representations of point cloud data have different capabilities of transferring knowledge to the real world. / Att uppfatta miljön är en avgörande aspekt av autonoma fordon. Till planera rutten behöver det autonoma fordonet kunna upptäcka föremål som bilar och fotgängare. Detta är möjligt genom 3D-objektdetektering. Att märka denna typ av data är dock tidskrävande. Genom att använda en virtuell miljö, finns det en möjlighet att generera data och märka dem på ett snabbare sätt sätt. Denna avhandling syftar till att undersöka hur väl tre valda state-of-the-art modeller utför på en syntetiskt dataset av punktmolndata. Resultaten visade att modellerna uppnår en average precision jämfört med ett dataset från den riktiga världen. Detta beror främst på den virtuella miljöns enkelhet i förhållande till den verkliga världens detaljer. Resultaten tyder också på att modeller som använder olika representationer av punktmolnsdata har olika möjligheter att överföra kunskap till den verkliga världen.

Markov processes have a long history of being used to model safety critical systems. However, with the development of autonomous vehicles and their increased complexity, Markov processes have been shown to not be sufficiently precise for reliability calculations. Therefore there has been the need to consider a more general stochastic process, namely the Semi-Markov process (SMP). SMPs allow for transitions with general distributions between different states and can be used to precisely model complex systems. This comes at the cost of increased complexity when calculating the reliability of systems. As such, methods to increase the interpretability of the system and allow for appropriate approximations have been considered and researched. In this thesis, a novel classification approach for transitions in SMP has been defined and complemented with different conjectures and properties. A transition is classified as good or bad by comparing the reliability of the original system with the reliability of any perturbed system, for which the studied transition is more likely to occur. Cases are presented to illustrate the use of this classification technique. Multiple suggestions and conjectures for future work are also presented and discussed. / Markovprocesser har länge använts för att modellera säkerhetskritiska system. Med utvecklingen av autonoma fordon och deras ökade komplexitet, har dock markovprocesser visat sig vara otillräckliga exakta för tillförlitlighetsberäkningar. Därför har det funnits ett behov för en mer allmän stokastisk process, nämligen semi-markovprocessen (SMP). SMP tillåter generella fördelningar mellan tillstånd och kan användas för att modellera komplexa system med hög noggrannhet. Detta innebär dock en ökad komplexitet vid beräkningen av systemens tillförlitlighet. Metoder för att öka systemets tolkningsbarhet och möjliggöra lämpliga approximationer har därför övervägts och undersökts. I den här masteruppsatsen har en ny klassificeringsmetod för övergångar i SMP definierats och kompletteras med olika antaganden och egenskaper. En övergång klassificeras som antingen bra eller dålig genom en jämförelse av tillförlitligheten i det ursprungliga systemets och ett ändrat system, där den studerade övergången har högre sannolikhet att inträffa. Fallstudier presenteras för att exemplifiera användningen av denna klassificeringsteknik. Flera förslag och antaganden för framtida arbete presenteras och diskuteras också.

Gaffeltruckar är motordrivna fordon som används flitigt inom industrin för att transportera gods. Automatiseringen av dessa är ett steg i linje med digitaliseringen av industrin och ett prioriterat säkerhetsarbete, och då semiautonoma truckar anses säkrare ökar både utbud och efterfrågan på dessa. Syftet med denna rapport var att undersöka hur företag involverar användare samt integrerar säkerhetsaspekter i sin produktutvecklingsprocess av semiautonoma gaffeltruckar för att minimera risken för personskador. Även synen på automatisering bland användare och tillverkare studerades, samt vilka möjligheter och utmaningar som automatiseringen medför. Forskningsfrågorna besvarades med hjälp av en litteraturstudie och en intervjustudie med fem respondenter från tre olika företag. Resultaten från intervjustudien sammanställdes och jämfördes med den teoretiska referensramen i en efterföljande analys och diskussion. Studien visade att säkerhetsaspekterna beaktas och integreras systematiskt i början av produktutvecklingsprocessen. Tillverkarna såväl som användarna ansåg att säkerhet är en allt viktigare aspekt som upplevs ha blivit mycket bättre under bara de senaste tio åren och säkerhetsaspekterna har utvecklats till att bli mer av hygienfaktorer som måste uppnås på grund av lagkrav och regleringar. En upptäckt som gjordes var därför att användare i regel inte involveras i syfte att integrera säkerhetsfunktioner utan snarare för att möta behov som är svårare att definiera och som handlar om hur produkten ska kännas och upplevas vid användning; såsom körkänsla och ergonomi. Det finns goda möjligheter att öka säkerheten med hjälp av automatisering av gaffeltruckar. Många tillbud och olyckor uppstår på grund av mänskliga faktorer, såsom missförstånd och ouppmärksamhet. Att reducera eller eliminera den mänskliga delen skulle troligen bidra till färre problematiska situationer och misstag, vilket kan rädda liv. Andra möjligheter är kopplade till produktivitet, där det bland annat finns ekonomiska vinster att hämta när industrin effektiviseras. Samtidigt finns det alltid utmaningar i samband med stora digitala omställningar. Automatiseringen av materialhanteringen innebär en investering som behöver godkännas och genomföras, vilket även kräver förarbete och efterforskning. Just bristande kunskap var något som framhävdes som ett hinder, men varken bland användare eller tillverkare ansågs hindrena större än möjligheterna. / Forklifts are motor-driven vehicles which are frequently used for the transportation of goods in the industry. The automation of these is a step in the right direction when it comes to digitalization and prioritized safety work, and as semi-autonomous forklifts are regarded as safer, both the supply and the demand for them are increasing. The aim of this report was to investigate how companies involve users and integrate safety aspects in their product development process of semi-autonomous forklifts to minimize the risk for bodily injuries. Furthermore, the view on automation among users and manufacturers was studied, along with the possibilities and challenges automation entails. The research questions were answered through a literature study and an interview study with five respondents from three different companies. The results from the interview study were compiled and compared with the theoretical source in a subsequent analysis and discussion. The study showed that safety aspects are regarded and integrated systematically during the start of the product development process. The manufacturers as well as the users believed that safety is an aspect which is becoming more and more important and which is perceived as having improved immensely during the last ten years. The safety aspects have evolved into more of hygiene factors which need to be reached due to legislative demands and regulations. A finding from this study was therefore that users were not involved with the purpose to integrate safety functions but rather to meet demands which are more difficult to define and which concern how the product should feel and be perceived in usage, such as driving sense and ergonomics. There are good possibilities to increase safety by automation. Many mishaps and accidents originate from human factors, such as misunderstandings and lack of attention. Reducing or eliminating the human contribution would probably lead to fewer problematic situations and mistakes, which could save lives. Other possibilities are in productivity, where there are financial profits to gain when streamlining the industry. However, there are always challenges related to large, digital transitions. Automation of the material handling means an investment which needs to be approved and realized, which also requires preparatory work and research. Lack of knowledge was a suggested obstacle, but neither the users nor the manufacturers considered the obstacles larger than the possibilities.

Många av våra samtida städer står inför en ökad urbanisering vilket kan leda till störrepåfrestningar och nya utmaningar för stadsplaneringen att handskas med. Smarta städer harkommit som en reaktion på den ökade komplexitet städerna står inför i samband med attfler människor kommer konkurrera om samma ytor. En av dessa komplexiteter är hurmobiliteten i städerna ska förbättras utan att äventyra andra värden. Idag sker det enintensiv utveckling av autonoma fordon vilket många tror kan vara en lösning påmobilitetsproblematiken. En identifierad problematik är den stora ovissheten, som härrörfrån de bristande erfarenheterna kring autonoma fordons effekter i staden. Denna ovisshetskapar behovet av en tvärsektoriell samverkan mellan kommunal planering ochteknikutvecklingsföretag för att åstadkomma en mer omfattande kunskapsbild.En fallstudie har genomförts i Göteborg där representanter från den kommunalaplaneringen, det privata näringslivet och konsultföretag har intervjuats. Observationsstudierhar genomförts för att få en uppfattning av hur kunskapsbildningsprocessen ser ut mellanden offentliga och privata sektorn. Detta för att få en bild av vilka utmaningar ochmöjligheter de olika aktörerna ser med en implementering av autonoma fordon i stadenslångsiktiga planering. Resultaten som har kommit fram i denna fallstudie pekar på problemsom kan uppstå när avgränsningen i ett kunskapsgenererande projekt leder till ettkunskapsbortfall. Undersökningen identifierar även den problematik som kan uppstå närolika fackspråk möts för att tillsammans generera en gemensam kunskapsbild. / Many of our contemporary cities face increased urbanization, which can lead to greaterstrains and new challenges for urban planning to deal with. Smart cities are a reaction tothe increased complexity that cities face, as more people will have to compete for the samespace. One of these complexities is how urban mobility should be improved withoutcompromising other values. Today there is an extensive development of autonomousvehicles, which many believe may be a solution to mobility issues. An identified problem isthe great uncertainty, that derives from the lack of experience regarding autonomousvehicle effects in the city. This uncertainty creates a need for cross-sectorial collaborationbetween municipal planning and technology developing companies in order to achieve amore comprehensive knowledge base.A case study has been conducted in Gothenburg where representatives from municipalplanning, private industry, and a consulting company have been interviewed. Observationshave been conducted to gain an understanding of how the knowledge-making processlooks like between the public and private sector, this to get a picture of the challenges andopportunities that the various actors identify in relations to the implementation ofautonomous vehicles in the city's long-term planning. The results that have emerged in thiscase study points to problems that may arise when the delimitation of a knowledgegeneratingproject leads to a loss of knowledge. The study also identifies issues that mayarise when different technical languages meet to mutually generate a comprehensiveknowledge base.