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Teaching a Robot to Drive - A Skill Learning Inspired Approach
Roboter können unser Leben erleichtern, indem sie
für uns unangenehme, oder sogar gefährliche Aufgaben
übernehmen. Um sie effizient einsetzen zu können,
sollten sie autonom, adaptiv und einfach zu instruieren
sein. Traditionelle 'white-box'-Ansätze in der Robotik
basieren auf dem Verständnis des Ingenieurs der
unterliegenden physikalischen Struktur des gegebenen
Problems. Ausgehend von diesem Verständnis kann der
Ingenieur eine mögliche Lösung finden und es in dem
System implementieren. Dieser Ansatz ist sehr mächtig,
aber gleichwohl limitiert. Der wichtigste Nachteil ist,
dass derart erstellte Systeme von vordefiniertem Wissen
abhängen und deswegen jedes neue Verhalten den
gleichen, teuren Entwicklungszyklus benötigt. Im
Gegensatz dazu sind Menschen und einige andere Tiere
nicht auf ihre angeborene Verhalten beschränkt, sondern
können während ihrer Lebenszeit vielzählige weitere
Fähigkeiten erwerben. Zusätzlich scheinen sie dazu kein
detailliertes Wissen über den (physikalische) Ablauf
einer gegebenen Aufgabe zu benötigen. Diese
Eigenschaften sind auch für künstliche Systeme
wünschenswert. Deswegen untersuchen wir in dieser
Dissertation die Hypothese, dass Prinzipien des
menschlichen Fähigkeitslernens zu alternativen Methoden
für adaptive Systemkontrolle führen können. Wir
untersuchen diese Hypothese anhand der Aufgabe des
Autonomen Fahrens, welche ein klassiches Problem der
Systemkontrolle darstellt und die Möglichkeit für
vielfältige Applikationen bietet. Die genaue Aufgabe
ist das Erlernen eines grundlegenden, antizipatorischen
Fahrverhaltens von einem menschlichem Lehrer. Nachdem
wir relevante Aspekte bezüglich des menschlichen
Fähigkeitslernen aufgezeigt haben, und die Begriffe
'interne Modelle' und 'chunking' eingeführt haben,
beschreiben wir die Anwendung dieser auf die gegebene
Aufgabe. Wir realisieren chunking mit Hilfe einer
Datenbank in welcher Beispiele menschlichen
Fahreverhaltens gespeichert werden und mit
Beschreibungen der visuell erfassten
Strassentrajektorie verknüpft werden. Dies wird
zunächst innerhalb einer Laborumgebung mit Hilfe eines
Roboters verwirklicht und später, im Laufe des
Europäischen DRIVSCO Projektes, auf ein echtes Auto
übertragen. Wir untersuchen ausserdem das Erlernen
visueller 'Vorwärtsmodelle', welche zu den internen
Modellen gehören, sowie ihren Effekt auf die
Kontrollperformanz beim Roboter. Das Hauptresultat
dieser interdisziplinären und anwendungsorientierten
Arbeit ist ein System, welches in der Lage ist als
Antwort auf die visuell wahrgenommene
Strassentrajektorie entsprechende Aktionspläne zu
generieren, ohne das dazu metrische Informationen
benötigt werden. Die vorhergesagten Aktionen in der
Laborumgebung sind Lenken und Geschwindigkeit. Für das
echte Auto Lenken und Beschleunigung, wobei die
prediktive Kapazität des Systems für Letzteres
beschränkt ist. D.h. der Roboter lernt autonomes Fahren
von einem menschlichen Lehrer und das Auto lernt die
Vorhersage menschlichen Fahrverhaltens. Letzteres wurde
während der Begutachtung des Projektes duch ein
internationales Expertenteam erfolgreich demonstriert.
Das Ergebnis dieser Arbeit ist relevant für Anwendungen
in der Roboterkontrolle und dabei besonders in dem
Bereich intelligenter Fahrerassistenzsysteme
Connected Attribute Filtering Based on Contour Smoothness
A new attribute measuring the contour smoothness of 2-D objects is presented in the context of morphological attribute filtering. The attribute is based on the ratio of the circularity and non-compactness, and has a maximum of 1 for a perfect circle. It decreases as the object boundary becomes irregular. Computation on hierarchical image representation structures relies on five auxiliary data members and is rapid. Contour smoothness is a suitable descriptor for detecting and discriminating man-made structures from other image features. An example is demonstrated on a very-high-resolution satellite image using connected pattern spectra and the switchboard platform
Proceedings of the Human Factors and Ergonomics Society Europe Chapter 2013 Annual Conference:Human Factors: sustainable life and mobility
On the occasion of the 2013 Meeting in Torino, Ital
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