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Angewandte Technisch-Kognitive Systeme: Unterschied zwischen den Versionen

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{{Forschungsgruppe
 
{{Forschungsgruppe
|Name EN=Angewandte technisch-kognitive Systeme
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|Name EN=Applied Technical Cognitive Systems
|Kurzname=TKS
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|Kurzname=ATKS
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|Beschreibung DE=Im Fokus der Forschung stehen Technologien der angewandten maschinellen Intelligenz. Basierend auf der Erforschung von Grundlagen sollen neue technische Systeme wie autonome Fahrzeuge, autonome Serviceroboter, oder Assistenzsysteme mit kognitiven Fähigkeiten realisiert werden. Die Anwendung dieser so genannten technisch-kognitiven Systeme findet primär im Kontext der hochautomatisierten, effizienten und intermodalen Mobilität, der vernetzten automatisierten Produktion und Logistik sowie der interaktiven Unterstützung des Benutzers in Alltagssituationen statt.
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Adressierte Grundlagen der maschinellen Intelligenz sind vornehmlich die maschinelle Wahrnehmung sowie das Situationsverstehen und die Verhaltensentscheidung. Methoden des maschinellen Lernens und der probabilistischen Inferenz werden dabei für alle Komponenten erforscht und angewandt.
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Verfahren der Systemevaluierung und Validierung bilden einen zusätzlichen Schwerpunkt im Rahmen der angewandten Forschung.
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Autonome Fahrzeuge wie CoCar NextGen, CoCar, und CoCar-Zero, autonome Shuttles wie Anna und Ella, mobile Roboter, wie der Assistenzroboter Hollie, die Lauron Laufmaschinen oder der Inspektionsroboter Kairo bilden dabei wertvolle Integrations- und Evaluierungsplattformen für die angewandte Forschung. Sie werden in enger Kooperation mit dem FZI weiterentwickelt und für die gemeinsame Forschung und Lehre genutzt.
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|Beschreibung EN=The research focuses on technologies of applied machine intelligence. Based on fundamental research new systems such as autonomous service robots, autonomous vehicles or assistance systems with cognitive capabilities are to be realized. The use of these so-called technical-cognitive systems takes place primarily in the context of highly automated, efficient and intermodal mobility; connected, automated production and logistics as well as the interactive support of the user in everyday situations.
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Perception, situation assessment as well as decision making are the primarily addressed basics of machine intelligence. Methods for machine learning and probabilistic inference are thereby researched and applied for all components. The holistic use of neural methods in the areas of adaptive perception and behavioral decision making is being accounted for in the long term with the newly formed research focus of neurorobotics.
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Procedures for system evaluation and validation form an additional focus in the context of applied research.
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Autonomous vehicles like CoCar and CoCar-Zero, mobile robots such as the assistant robot Hollie, the walking robot Lauron or the inspection robot Cairo thereby form valuable integration and evaluation platforms for applied research. They are developed in close cooperation  with the FZI and used for joint research and teaching.
 
|Forschungsgruppenleiter=J. Marius Zöllner
 
|Forschungsgruppenleiter=J. Marius Zöllner
|Ehemalige Forschungsgruppe=False
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|Ehemalige Forschungsgruppe=Nein
 
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<!-- ### BESCHREIBUNG ### -->
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__NOTOC__
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<h4>CoCar NextGen auf IEEE ITSC 2023 </h4>
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[[Datei:CCNG_ITSC_Group.jpg|420px|boder|right| CoCar NextGen at ITSC 2023 © Sven Ochs, FZI Forschungszentrum Informatik]]
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Auf der 2023 International Conference on Intelligent Transportation Systems haben wir unser neuestes vernetztes und autonomes Forschungsfahrzeug vorgestellt: '''''CoCar NextGen'''''. <br>
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Basierend auf einer Audi A6 Plattform ist das Fahrzeug mit der neuesten Sensor- und Rechentechnologie ausgestattet, um unsere autonome Fahrsoftware zu unterstützen.  CoCar NextGen wird unsere Forschung im Bereich des vernetzten und autonomen Fahrens durch Messungen und Testfahrten in realen Situationen erleichtern. <br>
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Das Fahrzeug verfügt über neun Kameras, zwölf LiDAR-Sensoren, drei Radarsensoren und ein verbessertes GPS-System.
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Unsere Software für das autonome Fahren wird von einem integrierten Hochleistungsserver betrieben, der durch mehrere Grafikprozessoren ergänzt wurde, um unsere KI-Komponenten zu verbessern. <br>
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Für die Kommunikation mit anderen Fahrzeugen und intelligenter Infrastruktur, wie unserem [https://taf-bw.de/ Testfeld Autonomes Fahren] in Karlsruhe, besitzt CoCar NextGen moderne Vehicle-to-Everything (V2X) Module.
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Darüber hinaus haben wir auf der ITSC 2023 acht Paper vorgestellt, um unser Engagement für die Weiterentwicklung von autonomen und vernetzten Fahrsystemen zu unterstreichen. <br>
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Wenn auch Sie daran interessiert sind, einen Beitrag zu unseren Forschungsbemühungen im Zusammenhang mit CoCar NextGen oder unserem Portfolio von autonomen, vernetzten Fahrzeugen und intelligenter Infrastruktur zu leisten, laden wir Sie ein, sich bezüglich Hiwi-, Bachelor- und Master-Arbeiten [https://karriere.fzi.de/Vacancies/908/Description/1 bei uns melden].
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[[Datei:Ccng1.jpg|600px|boder|left| CoCar NextGen at ITSC 2023 © Sven Ochs, FZI Forschungszentrum Informatik]] [[Datei:Ccng3.jpg|600px|right| CoCar NextGen during Testdrive © Sven Ochs, FZI Forschungszentrum Informatik]]
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__NOTOC__
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<!--
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<!-- ### NEUIGKEITEN ###
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{{Rubrik|Neuigkeiten}}
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|width="80px" style="vertical-align:top;"|21.09.2020
 +
|[[Neuigkeit212|Best Dissertation Award - IEEE ITS Society]]
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|-
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|width="80px" style="vertical-align:top;"|15.11.2018
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|[[Neuigkeit111|Audi Autonomous Driving Cup 2018: Team AlpaKa holt den Titel]]
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|-
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|width="80px" style="vertical-align:top;"|05.11.2018
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|[[Neuigkeit108|Best Paper Award - IEEE International Conference on Intelligent Transportation Systems (ITSC)]]
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|-
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|width="80px" style="vertical-align:top;"|28.06.2018
 +
|[[Neuigkeit110|Best Paper Award - IEEE Intelligent Vehicles Symposium (IV)]]
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|-
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|width="80px" style="vertical-align:top;"|28.06.2018
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|[[Neuigkeit109|Best Paper Award - IEEE Intelligent Vehicles Symposium (IV)]]
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|}
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<h4>Offene Abschlussarbeiten und HiWi-Stellen</h4>
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    <th>Forschungsbereich</th>
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    <th>Themen</th>
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  <tr style="border-bottom: 1px solid #ddd">
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    <td> <h6>Perception</h6> </td>
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    <td>
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        <li style="margin-bottom: 0.5em">[https://aifb.kit.edu/web/Nikolai_Polley Traffic Light Detection with Deep Neural Networks for Autonomous Driving]</li>
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        <li style="margin-bottom: 0.5em">[https://www.aifb.kit.edu/web/Svetlana_Pavlitskaya Robust, Interpretable and Energy-Efficient Deep Learning for Camera-based Perception]</li>
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      </ul>
 +
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 +
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 +
  <tr style="border-bottom: 1px solid #ddd">
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    <td> <h6>Prediction</h6> </td>
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    <td>
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 +
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        <li style="margin-bottom: 0.5em">[https://aifb.kit.edu/web/Philip_Sch%C3%B6rner Probabilistic Decision Making and Scene Interpretation]</li>
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        <li style="margin-bottom: 0.5em">[https://aifb.kit.edu/web/Ahmed_Abouelazm Trajectory forecasting under road topology and vehicle constraints]</li>
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 +
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 +
  <tr style="border-bottom: 1px solid #ddd">
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    <td> <h6>UX</h6> </td>
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        <li style="margin-bottom: 0.5em">[https://www.aifb.kit.edu/web/Helen_Schneider Automated Capture of User Experience in Autonomous Vehicles]</li>
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 +
  <tr style="border-bottom: 1px solid #ddd">
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    <td> <h6>Maps</h6> </td>
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        <li style="margin-bottom: 0.5em">[https://aifb.kit.edu/web/Nico_Lambing Automated Generation and Maintenance of Probabilistic HD-Maps]</li>
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    <td> <h6>Planning</h6> </td>
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    <td> <h6>Safety and Security</h6> </td>
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        <li style="margin-bottom: 0.5em">[https://aifb.kit.edu/web/Albert_Schotschneider Misbehavior Detection and Optimization of Driving Components for Robustness Improvement]</li>
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        <li style="margin-bottom: 0.5em">[https://www.aifb.kit.edu/web/Svetlana_Pavlitskaya Adversarial Attacks on Deep Learning Models]</li>
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 +
    </td>
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    <td> <h6>Vehicle-to-Everything (V2X/Car2X)</h6> </td>
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        <li style="margin-bottom: 0.5em">[https://aifb.kit.edu/web/Stefan_Orf Remote Operation in Autonomous Driving]</li>
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      </ul>
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    </td>
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    <td> <h6>Simulation</h6> </td>
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<li style="margin-bottom: 0.5em">[https://aifb.kit.edu/web/Daniel_Bogdoll Rare and challenging scenarios in simulation]</li>
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 +
    </td>
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    <td> <h6>End-to-end learning</h6> </td>
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    <td> <h6>Mixed Reality</h6> </td>
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Aktuelle Version vom 7. November 2023, 07:31 Uhr

Angewandte Technisch-Kognitive Systeme

Research group cc.JPG





Sekretariat:
 
Beschreibung

Im Fokus der Forschung stehen Technologien der angewandten maschinellen Intelligenz. Basierend auf der Erforschung von Grundlagen sollen neue technische Systeme wie autonome Fahrzeuge, autonome Serviceroboter, oder Assistenzsysteme mit kognitiven Fähigkeiten realisiert werden. Die Anwendung dieser so genannten technisch-kognitiven Systeme findet primär im Kontext der hochautomatisierten, effizienten und intermodalen Mobilität, der vernetzten automatisierten Produktion und Logistik sowie der interaktiven Unterstützung des Benutzers in Alltagssituationen statt.

Adressierte Grundlagen der maschinellen Intelligenz sind vornehmlich die maschinelle Wahrnehmung sowie das Situationsverstehen und die Verhaltensentscheidung. Methoden des maschinellen Lernens und der probabilistischen Inferenz werden dabei für alle Komponenten erforscht und angewandt. Verfahren der Systemevaluierung und Validierung bilden einen zusätzlichen Schwerpunkt im Rahmen der angewandten Forschung. Autonome Fahrzeuge wie CoCar NextGen, CoCar, und CoCar-Zero, autonome Shuttles wie Anna und Ella, mobile Roboter, wie der Assistenzroboter Hollie, die Lauron Laufmaschinen oder der Inspektionsroboter Kairo bilden dabei wertvolle Integrations- und Evaluierungsplattformen für die angewandte Forschung. Sie werden in enger Kooperation mit dem FZI weiterentwickelt und für die gemeinsame Forschung und Lehre genutzt.



CoCar NextGen auf IEEE ITSC 2023

CoCar NextGen at ITSC 2023 © Sven Ochs, FZI Forschungszentrum Informatik

Auf der 2023 International Conference on Intelligent Transportation Systems haben wir unser neuestes vernetztes und autonomes Forschungsfahrzeug vorgestellt: CoCar NextGen.

Basierend auf einer Audi A6 Plattform ist das Fahrzeug mit der neuesten Sensor- und Rechentechnologie ausgestattet, um unsere autonome Fahrsoftware zu unterstützen. CoCar NextGen wird unsere Forschung im Bereich des vernetzten und autonomen Fahrens durch Messungen und Testfahrten in realen Situationen erleichtern.


Das Fahrzeug verfügt über neun Kameras, zwölf LiDAR-Sensoren, drei Radarsensoren und ein verbessertes GPS-System. Unsere Software für das autonome Fahren wird von einem integrierten Hochleistungsserver betrieben, der durch mehrere Grafikprozessoren ergänzt wurde, um unsere KI-Komponenten zu verbessern.
Für die Kommunikation mit anderen Fahrzeugen und intelligenter Infrastruktur, wie unserem Testfeld Autonomes Fahren in Karlsruhe, besitzt CoCar NextGen moderne Vehicle-to-Everything (V2X) Module.


Darüber hinaus haben wir auf der ITSC 2023 acht Paper vorgestellt, um unser Engagement für die Weiterentwicklung von autonomen und vernetzten Fahrsystemen zu unterstreichen.
Wenn auch Sie daran interessiert sind, einen Beitrag zu unseren Forschungsbemühungen im Zusammenhang mit CoCar NextGen oder unserem Portfolio von autonomen, vernetzten Fahrzeugen und intelligenter Infrastruktur zu leisten, laden wir Sie ein, sich bezüglich Hiwi-, Bachelor- und Master-Arbeiten bei uns melden.


CoCar NextGen at ITSC 2023 © Sven Ochs, FZI Forschungszentrum Informatik
CoCar NextGen during Testdrive © Sven Ochs, FZI Forschungszentrum Informatik




Offene Abschlussarbeiten und HiWi-Stellen

Forschungsbereich Themen
Perception
Prediction
UX
Maps
Planning
Safety and Security
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