Teilprojekt 1: Kognitive Systemmodellierung
Des Projekts Entwicklung innovativer Technologien für autonome maritime Systeme (EITAMS)| Teilprojektleiter | Prof. Dr.-Ing. Frank Wallhoff |
| Teilprojektmitarbeiter |
Tobias Theuerkauff M.Sc.
Yves Wagner, B.Eng. |
| Teilprojektvolumen | 321.332 € |
| Fördermittelgeber | Nds. Ministerium für Wissenschaft und Kultur - VW-Vorab/Wissenschaft für nachhaltige Entwicklung |
| Teilprojektlaufzeit | 02/2017 bis 12/2020 |
In diesem Teilprojekt steht die Entwicklung einer kognitiven Architektur zur Online-Verarbeitung verschiedener Daten im Kontext von USV (Unmanned Surface Vehicle) und AUV (Autonomous Underwater Vehicle) im Mittelpunkt. Kognitiv meint in diesem Zusammenhang, dass das System (AUV im Einzelbetrieb) sich seiner Funktionen (skills) und Möglichkeiten durch geeignete Modellierungsverfahren bewusst ist, also reflektieren kann. Aus Sicht der Informatik werden hier basale Verfahren der künstlichen Intelligenz, genetische Algorithmen sowie der diskreten Mustererkennung verfolgt. Ferner soll die Leistungsfähigkeit in simulierten und realen Umgebungen erprobt werden. Dabei setzt die Planungskomponente des Systems sowohl auf online sowie auf offline Planungskomponenten sowie case-based reasoning Ansätze zurück. Dies Teilprojekt hat daher eine direkte Verbindung zu allen anderen Teilprojekten. Als Versuchsträger sollen zwei kostengünstige verfügbare Plattformen verwendet und mit zusätzlichen Sensoren versehen werden, genauer dem OpenROV sowie dem BlueROV.
Gerade vor dem Hintergrund der Verwendung in realen Umgebungen muss eine echtzeitfähige Softwarearchitektur implementiert werden, welche auf den beiden Hardware-Plattformen lauffähig ist. Hier kann beispielsweise das Robot-Operating-System Framework ROS mit eigenen Ansätzen bezüglich der Leistungsfähigkeit verglichen werden. In Bezug auf die Rechenleistung der Zielplattformen (Einplatinencomputer / embedded PC) ist die Architektur auszuwählen, welche eine reibungslose Integration aller Sensoren und Aktoren gewährleistet. Dies schließt im Besonderen eine Kommunikation mit anderen Einheiten (auch im Schwarmbetrieb), die Einbindung der 3D Rekonstruktion und die Datenverarbeitung ein.
In der ersten Stufe sollen zunächst statische, also sich im Laufe der Mission nicht ändernde Pläne abgearbeitet werden. Diese Pläne können beispielsweise in Prädikatenlogik vorliegen und über first-order Zustandsmaschinen integriert sein. In diesem Stadium findet noch keine Kommunikation oder ein Datenaustausch zu übergeordneten Systemen statt. Besonders die Selbst-Lokalisierung und die 3D-Rekonstruktion sind im Fokus der Anbindung an die anderen Arbeitspakete und können zu Beginn besonders gut in einer simulierten Umgebung erprobt werden.
Hiernach soll der bisher entwickelte Prototyp für den Einsatz mit realen Messdaten erweitert werden und dabei auch Informationen anderer Vehikel des Verbundes mit aufnehmen. Bezüglich der Adaptivität sollen nicht nur statische, sondern auch dynamische Inhalte berücksichtigt werden. Besonders im Kontext der Schwarmintelligenz ergeben sich hier über die Vernetzung mit dem Datenmanagement besondere Möglichkeiten zur Erreichung eines übergeordneten Gesamtziels, z.B. der Erkundung eines Terrains oder der Überwachung von Fischschwärmen. Anschließend soll eine Evaluation in einem definierten Tauchbecken erfolgen. Ziel ist das praxisnahe Testen der skill-basierten, adaptiven Systeme in der Realität. Daher sollen definierte Aufgaben zunächst im kontrollierten Tauchbecken im Einzel- sowie im Verbundbetrieb untersucht werden. Dabei soll die Software einerseits auf die beiden bekannten Plattformen angepasst werden, eine Verallgemeinerung auf andere Hardwareplattformen soll jedoch weiter möglich bleiben.
Abschließend soll der Einsatz auch in der Praxis in der Nord- oder Ostsee prototypisch getestet werden, um zu zeigen, dass die eingesetzten Verfahren grundsätzlich im Sinne eines proof-of-concepts greifen.
