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Lastkraftwagen werden weltweit in verschiedenen Konfigurationen für den Transport von Gütern und für Spezialanwendungen genutzt. Das sichere Navigieren solcher Großfahrzeuge stellt eine herausfordernde Aufgabe für den Fahrer und unter Umständen für automatische Steuerungssysteme, z. B. im semi-autonomen oder autonomen Betrieb, dar. Insbesondere in kinematisch schwierigen Situationen, auf unebenem Untergrund oder bei engen Platzverhältnissen steigt die Komplexität des sicheren Steuerns.
Umso verwunderlicher ist es, dass unterstützende Systeme, welche die speziellen Belange von LKW und insbesondere LKW-Gespannen adressieren, im Vergleich zum Angebot auf dem PKW-Markt nur in rudimentärem Maß angeboten werden. Das Gefahrenpotential, dass von Großfahrzeugen ausgeht, wird zunehmend in der aktuellen Tagespolitik diskutiert. Unter anderem wird die verpflichtende Einführung von Fahrerassistenzsystemen gefordert.
In dieser Arbeit werden zwei Themen behandelt, die sich mit den speziellen Anforderungen von Nutzfahrzeugen befassen. Im ersten Themenblock wird die Erfassung der Artikulation in einem LKW-Anhänger-Gespann mit Drehschemelanhänger bearbeitet. Dabei wird ein neuartiges Verfahren vorgestellt, das auf an der Universität Koblenz-Landau geleisteten Vorarbeiten aufbaut. Es ermöglicht die Erfassung von Knickwinkeln in mehreren Dimensionen und ist daher auch für den Einsatz auf unebenem Grund, wie beispielsweise in Baustellen- oder Agrarszenarien geeignet. Das Verfahren nutzt dabei eine Kamera und ein künstliches Muster, um den Gespannzustand zu ermitteln.
Im zweiten Bereich wird die Umfeldvisualisierung durch eine Vogelperspektivenansicht thematisiert. Herkömmliche Systeme weisen systembedingte Verzerrungen auf, die unnatürlich wirkende Ansichten zur Folge haben. Diesem Problem wird durch die Entwicklung einer neuen Herangehensweise begegnet: Mit den Tiefendaten von Stereokameras wird eine Umgebungsmodellierung realisiert, die im nächsten Schritt perspektivisch korrekt mit Kamerabildern fusioniert wird. Mittels einer speziell für diesen Fall erweiterten Stereo-Hinderniserkennung wird zudem eine zusätzliche Umfeldüberwachung ermöglicht.
Die beiden in dieser Dissertation vorgestellten Verfahren beinhalten grundlegende Arbeiten, die für die Entwicklung maßgeschneiderter Assistenzsysteme für LKW angewandt werden können.
Die vorliegende Diplomarbeit untersucht die Emergenz eines gemeinsam genutzten Lexikons anhand einer Implementierung des Modells von Edwin Hutchins und Brian Hazlehurst. Zunächst erläutert diese Arbeit das oben genannte Modell und analysiert sowohl verschiedene Simulationstechniken, insbesondere die der Multi-Agenten-Simulation, als auch den Aufbau und die Funktionalität künstlicher neuronaler Netze, welche als Hauptbestandteile des Modells angesehen werden können. Der Modellbeschreibung folgen Entwurf, Architektur und eine detaillierte Erläuterung der Implementierung des Werkzeugs LexLearn. LexLearn ist ein in Java komplett neu konzipiertes und implementiertes Programm und bietet dem Benutzer die Möglichkeit, die Emergenz einer gemeinsam genutzten Sprache innerhalb verschiedener Agentengemeinschaften zu simulieren und zu analysieren. In mehreren Simulationsdurchläufen werden sowohl die Ergebnisse von Edwin Hutchins und Brian Hazlehurst reproduziert als auch weitere Erkenntnisse durch neu erstellte Simulationen gewonnen.