Informationsfusion für die kooperative Umfeldwahrnehmung vernetzter Fahrzeuge

Kooperative Fahrzeugentscheidungen erfordern eine gemeinsame, konsistente Wahrnehmung. Dazu werden Fusionsmethoden für kommunizierte Eigen- und Umfeldinformationen entwickelt und erprobt. Die Registrierung in gemeinsame Koordinaten erfolgt nach Lokalisierung durch fusionierte GPS- und Koppelnavigationsdaten. Die dezentrale Fusion kombiniert rekursive Multi-Objekt-Verfolgung und gitterbasierte Karte. So können negative Sensorevidenzen beschrieben und Inkonsistenzen plausibilisiert werden

Cooperative Cognitive Automobiles

Safety requirements are among the most ambitious challenges for autonomous guidance and control of automobiles. A human-like understanding of the surrounding traffic scene is a key element to fulfill these requirements, but is a still missing capability of today's intelligent vehicles. Few recent proposals for driver assistance systems approach this issue with methods from the AI research to allow for a reasonable situation evaluation and behavior generation. While the methods proposed in this contribution are lend from cognition in order to mimic human capabilities, we argue that in the long term automated cooperation among traffic participants bears the potential to improve traffic efficiency and safety beyond the level attainable by human drivers. Both issues are major objectives of the Transregional Collaborative Research Centre 28 'cognitive automobiles,' TCRC28 that is outlined in the paper. Within this project the partners focus on systematic and interdisciplinary research on machine cognition of mobile systems as the basis for a scientific theory of automated machine behavior

Informationsfusion für die kooperative Umfeldwahrnehmung vernetzter Fahrzeuge

Kooperative Fahrzeugentscheidungen erfordern eine gemeinsame, konsistente Wahrnehmung. Dazu werden Fusionsmethoden für kommunizierte Eigen- und Umfeldinformationen entwickelt und erprobt. Die Registrierung in gemeinsame Koordinaten erfolgt nach Lokalisierung durch fusionierte GPS- und Koppelnavigationsdaten. Die dezentrale Fusion kombiniert rekursive Multi-Objekt-Verfolgung und gitterbasierte Karte. So können negative Sensorevidenzen beschrieben und Inkonsistenzen plausibilisiert werden

Ansätze zur lokalen Bayes’schen Fusion von Informationsbeiträgen heterogener Quellen

Die Lösung diverser Aufgaben profitiert von der Informationsfusion oder setzt sie sogar voraus. Die Bayes’sche Fusionsmethodik ist anschaulich, fundiert und erfüllt die essentiellen Anforderungen an eine sinnvolle Methodik auch zur Fusion der Beiträge heterogener Informationsquellen. In vielen praktisch relevanten Aufgaben verursachen Bayes’sche Verfahren hohen, oft nicht tragbaren Aufwand. In der Arbeit werden neuartige Ansätze zur Bewältigung Bayes’scher Fusion formuliert und untersucht

Informationsfusion in der Mess- und Sensortechnik

Die Entwicklung und Beherrschung der immer komplexer werdenden technischen Systeme führt in zunehmenden Maße zu Anforderungen an die Mess- und Sensortechnik, die mit dem Einsatz eines Einzelsensors oft nicht mehr erfüllt werden können. Dies hat in den letzten Jahren zu einem starken Entwicklungsschub für Multisensorsysteme und die Grundlagenforschung zur Fusion von Messdaten und Information aus unterschiedlichen Quellen geführt. Dieses Buch greift diese Entwicklung sowohl hinsichtlich ihrer theoretischen Grundlagen als auch wichtiger Anwendungsfelder auf

Modellbasierte Vermessung verteilter Phänomene und Generierung optimaler Messsequenzen

Dieser Beitrag befasst sich mit modellbasierten Methoden zur Vermessung verteilter physikalischer Phänomene. Diese Methoden zeichnen sich durch eine systematische Behandlung von Unsicherheiten aus, so dass neben der Rekonstruktion der vollständigen Wahrscheinlichkeitsdichte der relevanten Grö\ss{}en aus einer geringen Anzahl von zeit-, orts- und wertdiskreten Messungen auch die Generierung optimaler Messsequenzen möglich ist. Es wird dargestellt, wie eine Beschreibung für ein verteilt"=parametrisches System in Form einer partiellen Differentialgleichung, welche einen unendlich-dimensionalen Zustandsraum beschreibt, in eine konzentriert-parametrische Form konvertiert wird. Diese kann als Grundlage für den Entwurf klassischer Schätzer, wie z. B. des Kalman-Filters, dienen. Ferner wird eine Methode zur Sensoreinsatzplanung vorgestellt, mit der eine optimale Sequenz von Messparametern bestimmt werden kann, um mit einem minimalen Messaufwand die Unsicherheit auf ein gewünschtes Ma\ss{} zu reduzieren. Die Anwendung dieser Methoden wird an zwei Beispielen, einer Temperaturverteilung und der Verformung einer Führungsschiene, demonstriert. Zusätzlich werden die Herausforderungen bei der Behandlung nichtlinearer Systeme und die Probleme bei der dezentralen Verarbeitung, wie sie typischerweise beim Einsatz von Sensornetzwerken auftreten, diskutiert

Informationsfusion für verteilte Systeme

Dieser Beitrag befasst sich mit modellbasierten Methoden zur Vermessung verteilter physikalischer Phänomene. Diese Methoden zeichnen sich durch eine systematische Behandlung stochastischer Unsicherheiten aus, so dass neben der Rekonstruktion der vollständigen Wahrscheinlichkeitsdichte der relevanten Grössen aus einer geringen Anzahl von zeit-, orts- und wertdiskreten Messungen auch die Generierung optimaler Messsequenzen möglich ist. Es wird dargestellt, wie eine Beschreibung für ein verteilt-parametrisches System in Form einer partiellen Differentialgleichung, welche einen unendlich-dimensionalen Zustandsraum beschreibt, in eine konzentriert-parametrische Form konvertiert wird. Diese kann als Grundlage für den Entwurf klassischer Schätzer, wie z.B. des Kalman Filters, dienen. Ferner wird eine Methode zur Sensoreinsatzplanung vorgestellt, mit der eine optimale Sequenz von Messparametern bestimmt werden kann, um mit einem minimalen Messaufwand die Unsicherheit auf ein gewünschtes Maß zu reduzieren. Die Anwendung dieser Methoden wird an zwei Beispielen, einer Temperaturverteilung und der Verformung einer Führungsschiene, demonstriert. Zusätzlich werden die Herausforderungen bei der Behandlung nichtlinearer Systeme und die Probleme bei der dezentralen Verarbeitung, wie sie typischerweise beim Einsatz von Sensornetzwerken auftreten, diskutiert

Visuelle Exploration multivariater Daten im Rahmen eines medizinischen Anwendungsszenarios

In diesem Beitrag wird ein Ansatz vorgestellt, der basierend auf Techniken der visuellen Daten- Exploration und semantikbasierten Fusion eine Nutzung von Analysemethoden wie Data- Mining- und Visualisierungstechniken zur Wissensgenerierung in verteilten, kooperativen Umgebungen erlaubt. Unter Einsatz von Ontologien zur semantischen Beschreibung verteilter Quellen wird es ermöglicht, die Daten und Analysemethoden aus diesen Quellen zu fusionieren. Kern der Architektur ist die Gatewaykomponente, die es dem Analysten erlaubt, Daten und Analysemethoden in einer verteilten Umgebung zu nutzen. Im Rahmen eines medizinischen Anwendungsszenarios wurden die vorgestellten Komponenten evaluiert