Semantische Situationsrepräsentation und Aktionsbewertung zur Planung von Fahrmanöversequenzen

Hochautomatisiertes Fahren und autonome Fahrzeuge stehen seit einigen Jahren im Fokus der Forschung von Automobilherstellern, Zulieferern aber auch IT-Unternehmen sowie Forschungseinrichtungen. Selbstfahrende Fahrzeuge nehmen ihre Umgebung mittels Sensoren wahr und führen Fahraktionen aus, um ihr Ziel sicher und effizient zu erreichen. Dabei wird häufig ein Modell der Verkehrssituation erstellt, das sowohl aktuelle Sensordaten als auch Hintergrundwissen wie Kartendaten zusammenführt. Darauf aufbauend können dann Fahrmanöver geplant werden, die von der Aktorik des Fahrzeugs ausgeführt werden. In den letzten Jahren wurden große Fortschritte auf dem Gebiet des hochautomatisierten Fahrens erzielt. Herausforderungen, die sich dabei gezeigt haben, sind das automatisierte Verstehen von komplexen Verkehrssituationen und darauf aufbauend die Generierung von optimalen Fahrstrategien. Automatisierte Fahrzeuge müssen gerade im innerstädtischen Bereich mit einer Vielzahl von unterschiedlichen Straßentopologien zurechtkommen. Situationsabhängige Speziallösungen stoßen dabei an ihre Grenzen. Hinzu kommt die durch dynamische Verkehrsteilnehmer induzierte kombinatorische Komplexität im Planungsprozess. Ziel dieser Arbeit ist die aktive und passive Unterstützung des Fahrers sowie die Bereitstellung von abstrakten Fahrmanöversequenzen für automatisiertes Fahren. Wissenschaftliche Beiträge sind dabei - eine Abstraktion der Verkehrssituation durch eine relationale, semantische Szenenrepräsentation sowie darauf aufbauend - Methoden zur effizienten Planung und dynamischen Validierung von Fahrmanöversequenzen. Durch eine relationale Modellierung kann der Planungsraum für Fahrmanöver an semantischen Grenzen diskretisiert werden. Dies erlaubt eine einheitliche und durch die Reduktion des Raums effiziente Planung. Die Rückführung der semantischen Pläne in eine geometrische Darstellung ermöglicht die dynamische Validierung und Optimierung resultierender Pläne hinsichtlich Energieeffizienz und Komfort. Hinweise zur optimalen Fahrweise werden als Teil einer Assistenzfunktion dem Fahrer kommuniziert oder für die Trajektorienplanung automatisierter Fahrzeuge zur Verfügung gestellt. Die Verfahren werden sowohl auf synthetischen Daten als auch im realen Fahrversuch evaluiert

Ontologie-basierte Monosemierung - Bestimmung von Referenzen im SemanticWeb

Die vorliegende Arbeit beschäftigt sich mit dieser Thematik, insbesondere mit der Problematik der Ambiguität, die bei der Zusammenführung natürlich-sprachlicher Informationen mit dem durch Ontologien repräsentierten Wissen auftritt

Ontologie-basierte Monosemierung

Ontologien verlangen eine eindeutige Identifikation der darin beschriebenen Elemente. Mit der Einbindung natürlicher Sprache erhält auch die Thematik der Mehrdeutigkeit Einzug in die formal geordnete Darstellung. Eine eindeutige Suche anhand natürlicher Sprache erscheint daher zunächst als unmöglich. Der Fokus dieser Arbeit liegt auf der Lösung des Problems der Ambiguität, die bei der Zusammenführung natürlich-sprachlicher Informationen mit dem durch Ontologien repräsentieren Wissen auftritt

Relevanzbasierte Informationsbeschaffung für die informierte Entscheidungsfindung intelligenter Agenten

This dissertation introduces relevance-based information acquisition for intelligent software agents based on Howard s information value theory and decision networks. Active information acquisition is crucial in domains with partial observability in order to establish situation awareness of autonomous systems for deliberate decisions. The new semi-myopic approach addresses the complexity challenge of decision-theoretic relevance computation by reducing the set of variables to be evaluated in the first place. Links in a decision network encode stochastic dependencies of variables. Through utility dependency analysis using Pearl s d-separation criterion, the set of relevant variables can be efficiently reduced to a proven minimum without actually computing information value. In addition to an implementation with detailed runtime performance analysis, the applicability of the approach is shown in the domain of intelligent logistics control

“The Bard meets the Doctor” – Computergestützte Identifikation intertextueller Shakespearebezüge in der Science Fiction-Serie Dr. Who.

A single abstract from the DHd-2019 Book of Abstracts.Sofern eine editorische Arbeit an dieser Publikation stattgefunden hat, dann bestand diese aus der Eliminierung von Bindestrichen in Überschriften, die aufgrund fehlerhafter Silbentrennung entstanden sind, der Vereinheitlichung von Namen der Autor*innen in das Schema "Nachname, Vorname" und/oder der Trennung von Überschrift und Unterüberschrift durch die Setzung eines Punktes, sofern notwendig

Qualität in der Inhaltserschließung

This edited volume deals with issues relating to the quality of subject cataloging in the digital age, where heterogenous articles from different processes meet, and attempts to define important quality standards. Topics range from metadata and the cataloging policies of the German National Library, the GND, and the head offices of the German library association, to the presentation of a range of different projects, such as QURATOR and SoNAR