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Angewandte Technisch-Kognitive Systeme: Unterschied zwischen den Versionen

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{{Forschungsgruppe
 
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|Name EN=Angewandte technisch-kognitive Systeme
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|Name EN=Applied Technical Cognitive Systems
 
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|Kurzname=TKS
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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 Serviceroboter, autonome Fahrzeuge 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. Die ganzheitliche Nutzung von neuronalen Verfahren in der adaptiven Wahrnehmung und Verhaltensentscheidung wird langfristig in dem jüngst aufgesetzten Forschungsschwerpunkt Neurorobotik adressiert.
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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 und CoCar-Zero, 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.
 
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Aktuelle Version vom 24. Februar 2021, 16:15 Uhr

Angewandte Technisch-Kognitive Systeme

P3142439.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 Serviceroboter, autonome Fahrzeuge 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. Die ganzheitliche Nutzung von neuronalen Verfahren in der adaptiven Wahrnehmung und Verhaltensentscheidung wird langfristig in dem jüngst aufgesetzten Forschungsschwerpunkt Neurorobotik adressiert. Verfahren der Systemevaluierung und Validierung bilden einen zusätzlichen Schwerpunkt im Rahmen der angewandten Forschung. Autonome Fahrzeuge wie CoCar und CoCar-Zero, 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.



Neuigkeiten
15. November 2018: Audi Autonomous Driving Cup 2018: Team AlpaKa holt den Titel
5. November 2018: Best Paper Award - IEEE International Conference on Intelligent Transportation Systems (ITSC)
28. Juni 2018: Best Paper Award - IEEE Intelligent Vehicles Symposium (IV)
28. Juni 2018: Best Paper Award - IEEE Intelligent Vehicles Symposium (IV)


Links

Offene Abschlussarbeiten

Titel: Efficient Uncertainty Aware Latent Model-Based Optimization
Betreuer: Mohammd Karam Daaboul
Abschlussarbeitstyp: Master

Titel: Machine Learning applied to Robotic - Unsupervised Reinforcement Learning
Betreuer: Mohammd Karam Daaboul
Abschlussarbeitstyp: Master

Titel: Machine Learning & Transfer Learning im Bereich der Arbeitsmaschinen
Betreuer: Mohammd Karam Daaboul
Abschlussarbeitstyp: Bachelor, Master

Titel: Manöver- / Trajektorienplanung unter Unsicherheiten
Betreuer: Philip Schörner
Abschlussarbeitstyp: Bachelor, Master

Titel: Machine Learning applied to Automated/Autonomous Driving - Efficient Reinforcement Learning
Betreuer: Mohammd Karam Daaboul
Abschlussarbeitstyp: Bachelor, Master

Titel: Machine Learning applied to Automated/Autonomous Driving - Safe Cooperative Multi-Agent Trajectory Planning
Betreuer: Karl Kurzer
Abschlussarbeitstyp: Master

Titel: Machine Learning applied to Automated/Autonomous Driving - Cooperative Multi-Agent Reinforcement Learning with Safety Assurances
Betreuer: Karl Kurzer
Abschlussarbeitstyp: Master

Titel: Automated/Autonomous Driving - Prediction and Planning in the Context of Cooperative Driving
Betreuer: Karl Kurzer
Abschlussarbeitstyp: Bachelor, Master


Offene Stellen

Wissenschaftliche Hilfskraft | Kooperativ Interagierende Automobile

Wissenschaftliche(r) Mitarbeiter(in) | Hochautomatisiertes Fahren

Unsere Partnerinstitute

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Forschungsbereich ISPE


Personen



Lehrveranstaltungen


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