SFB-TR28: KogniMobil
Die Deutsche Forschungsgemeinschaft finanziert seit Januar 2006 den Sonderforschungsbereich/Transregio 28: „Kognitive Automobile“ (KogniMobil). Das Ziel des KogniMobil ist es, Automobilen das Denken beizubringen.
Kognitive Automobile sollen ihre Umwelt differenziert wahrnehmen, Wissen aufbauen sowie zielgerichtet agieren können – und all das in Kooperation, zusammen. In einigen Jahren werden sie in der Lage sein, in Realzeit reflektiert präzise Entscheidungen darüber zu treffen, wie sie sich in komplexen, sich ständig ändernden Verkehrssituationen verhalten sollen. Daraus entstehen komplett neue Anwendungen.
Der Lehrstuhl für Datenverarbeitung beschäftigt sich mit der einheitlichen Wahrnehmung über mehrerere Sensoren hinweg und mit dem Vertrauen zwischen kooperierenden Fahrzeugen.
Damit kognitive Automobile ihre Umfeld umfassend und differenziert wahrnehmen können, werden sie mit einer großen Anzahl von unterschiedlichen Sensoren ausgestattet. Moderne Technologien zeichnen auf diese Art und Weise ein Sichtfeld von nahezu 180° für die Analyse auf. Innovative Verfahren zur Bildverarbeitung ermöglichen, daraus eine 3D-Räpresentation der Umwelt zu generieren.
Um die verschiedenen Sensoren erfolgreich zu einem Gesamtbild vereinen (fusionieren) zu können, müssen die Bilddaten korrekt auf Pixelebene ausgerichtet und miteinander verglichen werden. Am Lehrstuhl für Datenverarbeitung forschen wir nach Technologien, um Sensor-Datenfusion auf dieser Pixel-Ebene zu ermöglichen und die Ergebnisse dann den anderen Teilprojekten des KogniMobil zur weiteren Verarbeitung zur Verfügung zu stellen. Der Fokus liegt dabei auf der Entwicklung, Implementierung und Bewertung von Algorithmen zur Darstellung von Multisensor Daten in einem Abbild, welches zielorientiert und effizient die relevanten Informationen darstellt.
Der zweite Themenbereich ist die Kooperation zwischen den Fahrzeugen und da im Speziellen das Vertrauen zwischen diesen. Kognitive Systeme sollen sich über ihre Wahrnehmung, ihr inneres Modell und ihre Pläne unterhalten, um so das Gesamtverhalten verbessern zu können. Dazu tauschen sie lose Informationen aus. Diese Informationen können jedoch fehlerhaft sein, weil sie jemand böswillig manipuliert, oder weil ein Sensor am anderen Auto defekt ist, oder auch weil das andere Auto eine Situation schlicht falsch interpretiert hat. Indem kognitive Fahrzeuge einander über die Zeit kennen lernen, sollen sie Vertrauen zueinander aufbauen. Das soll ihnen helfen, empfangene Informationen richtig beurteilen zu können. Wie kognitive Fahrzeuge aktiv Vertrauen erlernen können, damit beschäftigt wir uns hier am Lehrstuhl auch. Weiterführende Informationen dazu finden Sie auf der Seite des Projekts Fidens: Trust for Cognitive Automobiles.