Haptische Objekterkennung mit einer humanoiden Roboterhand

Der Fokus dieser Arbeit liegt auf der Analyse haptischer Sensordaten einer humanoiden Roboterhand mit dem Ziel der Erkennung der Objektform. Der Leitfaden ist dabei die Betrachtung unterschiedlicher Fusionsansätze für haptische Sensordaten, mit denen sich Objekte sowohl grob in wenigen als auch detailliert mit mehreren Abtastungen unterscheiden lassen. Ein Teil des vorgestellten Systems ist ein Aufmerksamkeitsraum, der eine Abtaststrategie und damit eine aktive Klassifikation ermöglicht

Haptische Objekterkennung mit einer humanoiden Roboterhand

The focus of this work is on the analysis of haptic sensor data acquired by a humanoid robot for shape-based object classification. The central theme is the examination of different approaches for the fusion of haptic sensor data in order to distinguish objects roughly with a few or in detail with several samples. A part of the presented system is an attention space with provide a strategy for an active object classification

Collision Warning in Urban Road Traffic Based on a Probabilistic Situation Analysis

Ein Unfallschwerpunkt im urbanen Straßenverkehr sind Kreuzungen, die im Fokus der Fahrerassistenzforschung stehen. In dieser Arbeit wird ein System vorgestellt, das mit Hilfe einer probabilistischen Situationsanalyse eine Kollisionswarnung an Kreuzungen ermöglicht. Hierzu werden Verfahren zur Fahrerwarnung verwendet, die eine entwickelte Fahrerintentionsvorhersage zur Erhöhung der Prädiktionsgüte nutzen. Das System verwendet ein Umfeldmodell, das auf einem gerichteten Graphen basiert, der aus digitalen Straßenkarten generiert werden kann. Dieser Graph enthält detaillierte Informationen wie Geschwindigkeitsbegrenzungen und Fahrstreifengeometrien. Den Kanten des Graphen werden sowohl das eigene Fahrzeug als auch andere Fahrzeuge zugeordnet, die mit Hilfe von Umfeldsensorik wahrgenommen werden. Ferner wird die prototypische Integration des Systems in ein Versuchsfahrzeug dargestellt. Neben der verwendeten Sensorik werden das genutzte HMI-Konzept sowie die entwickelte Systemarchitektur beschrieben. Die Intentionen des eigenen Fahrers und von Fahrern anderer Fahrzeuge im Kreuzungsbereich werden mit einem probabilistischen Netz prädiziert. Dieses Netz verwendet Informationen des Umfeldmodells, Fahrdynamikdaten sowie Fahrereingaben. Die Intentionsprädiktion wird in dieser Arbeit mit Studiendaten aus Realfahrten evaluiert. Die Fahrerintentionsvorhersage sowie die Informationen des Umfeldmodells und Fahrdynamikdaten werden genutzt, um mehrere zukünftige Entwicklungen einer Szene mit probabilistischen Erreichbarkeitsmengen zu bestimmen. Diese beschreiben alle Orte, die ein Fahrzeug zu einem bestimmten Zeitpunkt mit einer gewissen Wahrscheinlichkeit erreichen kann. Diese Mengen werden für relevante Fahrzeuge im Kreuzungsbereich ermittelt und überlagert, um Kollisionswahrscheinlichkeiten abzuleiten. Dieses Warnverfahren wird in einer Simulationsumgebung einem einfachen Verfahren gegenübergestellt, das ausschließlich die wahrscheinlichste Entwicklung einer Szene betrachtet.Major accident hotspots in road traffic are intersections that are in the focus of driver assistance systems research. In this publication a system is presented that warns drivers of possible collisions at intersections using a probabilistic situation analysis. For this purpose algorithms are used which utilize a driver intent prediction to enhance the quality of the situation analysis.The system uses an environmental model based on a graph that can be generated from digital map data. This graph includes detailed road information like dimensions of intersections, speed limits and the geometry of lanes. The driver's own vehicle as well as by sensors detected vehicles are matched to the edges of the model's graph. Furthermore, the prototypical integration of the system in a test vehicle is presented. Besides, the utilized sensors, the applied human machine interface concept and the developed system architecture are described.The intentions of the own vehicle's driver and of other vehicles' drivers within the intersection area are predicted with a probabilistic network. Therefore information of the environmental model, vehicle dynamic data and driver inputs are utilized. The developed intent prediction is evaluated in detail with data of a study that was processed with 30 subjects in real world driving.Derived from the driver intent prediction, the information from the environmental model and the vehicle dynamic data, multiple possible developments of a scene are determined using probabilistic reachable sets. These sets describe locations that can be reached by a vehicle at a certain time with a defined probability. They are determined for all relevant vehicles and intersected to obtain collision probabilities. Depending on these probabilities the driver is warned by several human machine interfaces. Using a simulation framework this method to warn the driver is compared to a simple warn method that only considers the most probable development of a scene

Adaptive Umweltmodellierung für kognitive Systeme in offener Welt durch dynamische Konzepte und quantitative Modellbewertung

Die Verwendung von technisch kognitiven Systemen, welche den Menschen bei der Ausführung von alltäglichen Aufgaben unterstützen, nimmt über die letzten Jahre stetig zu. Häufig müssen solche Systeme in der Lage sein, eine für ihre Aufgaben relevante Umgebung sensorisch erfassen und verarbeiten zu können. Zu diesem Zweck können sog. Umweltmodelle eingesetzt werden, deren Aufgabe eine konsistente Integration, Verwaltung und Bereitstellung erfasster Umgebungsinformationen ist. Ein Beispiel eines solchen Umweltmodells ist das sog. objektorientierte Umweltmodell, welches nach probabilistischen Prinzipien operiert und schritthaltend den Zustand einer beobachteten Umgebung darstellt. Diese sensorbasierte Beschreibung wird dabei durch ein semantisches Domänenmodell ergänzt, in welchem als Hintergrundwissen relevante Typen von Entitäten der Umgebung modelliert werden. Derartige Domänenmodelle werden im Allgemeinen zur Entwurfszeit eines Systems von Wissensingenieuren manuell erstellt. Sie beschreiben somit immer nur einen abgeschlossenen Teil einer Anwendungsdomäne. In dieser Arbeit wird nun der Fall betrachtet, dass ein solch abgeschlossenes Domänenmodell für die Umweltmodellierung nicht mehr ausreichend ist und dynamisch erweitert werden muss. Dabei wird von einer offenen Welt ausgegangen, d. h. einer Umgebung, in welcher auch nicht im Domänenmodell beschriebene Entitäten beobachtet werden können. Zu diesem Zweck wird in dieser Arbeit der Ansatz einer adaptiven Umweltmodellierung definiert, welcher es einem Umweltmodell ermöglicht, dynamisch auf unvorhergesehene Entitäten reagieren zu können. In diesem Ansatz können Wissensmodelle adaptiv durch das Erlernen neuer Konzepte erweitert werden. Um eine adaptive Umweltmodellierung zu ermöglichen, werden in dieser Arbeit unterschiedliche Aspekte und Methoden der probabilistischen Informationsverarbeitung im objektorientierten Umweltmodell angepasst und erweitert. Als Grundlage zur Repräsentation von neu gelernten Konzepten werden zunächst ein formales Metamodell und eine Kern-Ontologie definiert, welche die strukturierte Erweiterung eines Domänenmodells durch das Erlernen neuer Konzepte ermöglichen. Dabei muss im Besonderen die probabilistische Informationsrepräsentation des Umweltmodells beachtet werden, die eine Erweiterung von logisch orientierten Repräsentationsansätzen notwendig macht. Weiterhin wird ein probabilistischer Klassifikationsansatz vorgeschlagen, welcher beobachteten Entitäten ihre im Domänenmodell modellierten Typen unter Verwendung einer Wahrscheinlichkeitsverteilung zuordnet. Dieser Ansatz kann ebenfalls bei der Erkennung von unvorhergesehenen Entitäten genutzt werden. Als Hauptbeitrag dieser Arbeit wird ein Ansatz zur adaptiven Verwaltung und Erweiterung von Domänenmodellen präsentiert. Eine solche Erweiterung soll dabei nach Prinzipien wie der Bedarfsgerechtigkeit und Relevanz von Modellanpassungen erfolgen. Um den Bedarf einer Modellanpassung in einem Umweltmodell feststellen zu können, werden in dieser Arbeit Bewertungsmaße definiert, welche zur Quantifizierung der Modellgüte in Bezug auf die beobachtete Umgebung dienen. Diesen Bewertungsmaßen liegt ein Ansatz auf Basis des Prinzips der minimalen Beschreibungslänge zu Grunde. Unter Verwendung dieser Bewertungsmaße wird anschließend ein algorithmisches Regelungsschema definiert, welches die bedarfsgetriebene Anpassung eines Domänenmodells an relevante unvorhergesehene Entitäten erlaubt. Dazu werden weitere Bewertungsmaße definiert, welche die Detektion, Relevanzbewertung und Gruppierung solcher Entitäten ermöglichen. Auf Basis einer relevanten Gruppe von Entitäten, die einen spezifischen, bisher nicht modellierten Typ repräsentiert, kann dann eine Modellanpassung erfolgen. Als ein weiterer Beitrag wird daher ein Ansatz zum Lernen und Generalisieren von probabilistischen Konzeptdefinitionen vorgeschlagen. Abschließend erfolgt eine Evaluation der vorgeschlagenen Ansätze und Bewertungsmaße als Nachweis ihrer grundsätzlichen Anwendbarkeit an einem abstrahierten Anwendungsszenario der humanoiden Robotik für eine Haushaltsumgebung. Insgesamt beschreibt diese Arbeit somit einen ersten, aber grundlegenden Schritt in Richtung einer adaptiven Umweltmodellierung

Videogestützte Umfelderfassung zur Interpretation von Verkehrssituationen für kognitive Automobile

Es wird einen holistischer Ansatz zur Interpretation von Verkehrssituationen vorgestellt, der aus den drei Teilen Umfelderfassung, Wissensmodellierung und Situationsinterpretation besteht. Die Umfelderfassung dient dazu, das Umfeld des Fahrzeug durch unterschiedliche Sensorik zu beobachten und die zur Fahrzeugführung relevanten Informationen zu extrahieren. Mit Hilfe einer Ontologie werden Situationen beschrieben und durch das Fallbasierte Schließen klassifiziert und bewertet

Urban Data Mining : Operationalisierung der Strukturerkennung und Strukturbildung von Ähnlichkeitsmustern über die gebaute Umwelt [mit CD]

Durch den schnellen Fortschritt in der Informationstechnologie und das rapide Anwachsen raumbezogener Daten steigen die Anforderungen an Systeme, die Wissen aus diesen Daten extrahieren und darstellen. "Urban Data Mining" wird als Methodik zur Problemlösung verstanden, um logische oder mathematische, zum Teil komplexe Beschreibungen von Mustern und Regelmäßigkeiten in Datensätzen zu entdecken. Auf der Grundlage von bestehenden Methoden des Data Mining und der Knowledge Discovery wird ein für die Stadt- und Regionalforschung strukturiertes methodisches Arbeitskonzept erarbeitet und am deutschen Gemeindesystem empirisch-analytisch vorgestellt. Neben Methoden, die eine kritische Bestandsaufnahme und Auseinandersetzung mit vorhandenen räumlichen Eigenschaften und Entwicklungstendenzen ermöglichen, werden Vorgehensweisen gesucht, die sich eignen, bereits vorhandene Informationen oder Erkenntnisse auf weitere Objekte zu übertragen