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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
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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.
 
|Forschungsgruppenleiter=J. Marius Zöllner
 
|Forschungsgruppenleiter=J. Marius Zöllner
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====Offene Abschlussarbeiten====
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[http://www.aifb.kit.edu/web/Thema4160 Automated/Autonomous Driving - Prediction and Planning in the Context of Cooperative Driving]
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[http://www.aifb.kit.edu/web/Thema4492 Machine Learning applied to Automated/Autonomous Driving - Safe Cooperative Multi-Agent Trajectory Planning]
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[http://www.aifb.kit.edu/web/Thema4491 Machine Learning applied to Automated/Autonomous Driving - Cooperative Multi-Agent Reinforcement Learning with Safety Assurances]
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[http://www.aifb.kit.edu/web/Thema4406 Machine Learning applied to Automated/Autonomous Driving - Learning Cost Metrics for Cooperative Driving]
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====Offene Stellen====
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[http://www.aifb.kit.edu/web/Stellenausschreibung114 Wissenschaftliche Hilfskraft &#124; Kooperativ Interagierende Automobile]
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[http://www.aifb.kit.edu/web/Stellenausschreibung115 Wissenschaftliche(r) Mitarbeiter(in) &#124; Hochautomatisiertes Fahren]
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====Unsere Partnerinstitute====
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Version vom 9. September 2019, 09:29 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
12. März 2024: Autonomes Fahren mit Bundesminister für Digitales und Verkehr Volker Wissing auf Campus Nord
5. Oktober 2023: CoCar NextGen auf IEEE ITSC 2023
5. Oktober 2023: CoCar NextGen at IEEE ITSC 2023
5. Oktober 2023: Autonomes Fahren mit Bundesminister für Digitales und Verkehr Volker Wissing auf Campus Nord
21. September 2020: Best Dissertation Award - IEEE ITS Society
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

Automated/Autonomous Driving - Prediction and Planning in the Context of Cooperative Driving

Machine Learning applied to Automated/Autonomous Driving - Safe Cooperative Multi-Agent Trajectory Planning

Machine Learning applied to Automated/Autonomous Driving - Cooperative Multi-Agent Reinforcement Learning with Safety Assurances

Machine Learning applied to Automated/Autonomous Driving - Learning Cost Metrics for Cooperative Driving

Offene Stellen

Wissenschaftliche Hilfskraft | Kooperativ Interagierende Automobile

Wissenschaftliche(r) Mitarbeiter(in) | Hochautomatisiertes Fahren

Unsere Partnerinstitute

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