Situationsinterpretation und Verhaltensplanung unter Unsicherheiten für kognitive Automobile

认知汽车不确定性下的态势解释与行为规划

• 批准号: 194098769
• 负责人: Professor Dr.-Ing. Rüdiger Dillmann
• 金额: --
• 依托单位: Humanoids and Intelligence Systems Lab (HIS)
• 依托单位国家: 德国
• 项目类别: Research Grants
• 财政年份: 2011
• 资助国家: 德国
• 起止时间: 2010-12-31 至 2013-12-31
• 项目状态: 已结题
• 来源: https://gepris.dfg.de/gepris/projekt/194098769?language=en
• 关键词: Situationsinterpretation; und; Verhaltensplanung; unter; Unsicherheiten

Ein selbstständig im Straßenverkehr navigierendes Automobil ist gezwungen, in einer hochgradig dynamischen und nur unvollständig wahrnehmbaren Umwelt Entscheidungen zu treffen. Bisherige Ansätze beschränken sich meist darauf, dem Fahrzeug durch manuell erstellte Regeln Autonomie zu verleihen. Dieser Herangehensweise sind durch die hohe Problemkomplexität jedoch Grenzen gesetzt. In diesem Projekt werden auf Wahrscheinlichkeitstheorie basierende Methoden zur intelligenten Verhaltensentscheidung im realen Verkehr erforscht. Vorausschauendes Fahren erfordert das Verstehen von Zusammenhängen und Abläufen im Straßenverkehr. Erst dieses Verständnis erlaubt begründetes Handeln auch in unbekannten Situationen. Es soll aus gesammelten Erfahrungen automatisch aufgebaut und in einem Dynamischen Bayes’schen Netz modelliert werden. Um Konsequenzen eigener Handlungen unter Unsicherheiten antizipieren zu können, soll die Verhaltensentscheidung als Partially Observable Markov Decision Process formuliert werden. Die Entwicklung eines Planungsalgorithmus, der sich auf entscheidungsrelevante Unterräume fokussiert, soll die Komplexität realer Entscheidungsprobleme handhabbar machen.

Ein selbstständig im Straßenverkehr navigierendes Automobil ist gezwungen，in einer hochgradig dynamischen und nur unvollständig wahrnehmbaren Umwelt Entscheidungen zu Treffen。主教的支持是最重要的，他们通过手动调整自治制度来实现这一目标。这是一个非常复杂的问题。在这个项目中，韦尔登将根据实际交通研究中的智能交通方法来研究交通安全理论。Vorausschauendes Fahren erfordert das Verstehen von Zusammenhängen und Schaufen im Straßenverkehr.第一次，这种理解也是在不确定的情况下进行的。这是一个基于动态贝叶斯网络的韦尔登模型的自动推理方法。在不确定性条件下的一致性特征处理中，求解部分可观测马尔可夫决策过程的等价性韦尔登公式。Die Entwicklung eines Planungsaltmus，der sich auf entscheidungsrelevante Unterränfokussiert，soll die Komplexität realer Entscheidungsprobleme handhabbar machen.