Lehrstuhl SRS - Kognitive Technische Systeme

Kognitive Technische Systeme: Autonome technische Systeme / Mensch-Maschine-Systeme / Schnittstellen
Projekte im Forschungsfeld werden aktuell bearbeitet durch
Söffker, D; Deng, Q.; Tanshi, F.; Wang, J.

Frühere Bearbeiter/innen:
Ahle, E.; Ertle, P.; Fu, X.; Gamrad, D.; Hasselberg, A.; Hägele, G.; Muthig, O.; Oberheid, H.; Sarkheyli, A.

Unter kognitiven Systemen werden im Lehrstuhl SRS Systeme verstanden, die die Fähigkeit zur Repräsentation von Sachverhalten außerhalb des Systems im Inneren des Systems aufweisen (Mental mapping) und diese für ihr Verhalten (Lernen, Planen) selbsttätig zu nutzen wissen. Dies bedingt notwendigerweise das Vorhandensein einer Methodik zur Abbildung von Sachverhalten, deren Speicherung sowie zur intelligenten Nutzung (Lernen, Planen, Schlußfolgern, etc.)

Wissenschaftliches Ziel in dem Bereich ist die Weiterentwicklung und experimentelle Erprobung der zur Analyse der Mensch-Maschine-Interaktion entwickelten Situations-Operator Modellbildungstechnik (SOM) auf technische Systeme, welche hierdurch zu verhaltensautonomen Entscheidungen und Handlungen befähigt werden. Derartiges und weiteres (erlernbares) Wissen lässt sich ebenfalls bei interaktiven Schnittstellen verwenden, auch um die Wahrnehmung von Operateuren bei der Bedienung zu leiten.

In diesem Kontext sind neben der funktionalen Realisierung (das erste handlungsautonome autonome System als mobiler Roboter (Lernen und Planen in einem Schritt) wurde bereits 2006 realisiert (Promotion Dr. Ahle) die Entwicklung von Planungs- und Vorhersagemethoden von besonderem Interesse. Aktuell sind in diesem Bereich insbesondere Fragestellungen zur sicherheits- und zuverlässigkeitstechnischen Absicherung der Eigenschaften relevant. Hierzu sind zur Weiterentwicklung der Realisierung funktionaler Sicherheit auf Grund des soziotechnischen Systemcharakters vollständig neue Ansätze notwendig.

Beispiele für die hier betrachte Systemklasse sind:

  • Prozesse und Systeme, in denen die Anwesenheit menschlicher Bedienerinnen oder Überwacher unerwünscht oder nicht möglich ist (z. B. verseuchte Umgebungen, Weltraum) oder störend ist (autonome Verhaltensweisen), wie selbstnavigierende Satellitensysteme (z. B. Deep Space 1), Unmanned Areal Vehicles (z. B. U-Boote, Flugzeuge, Fahrzeuge).
  • Assistenzsysteme mit der Fähigkeit, die Handlung menschlicher Bediener ,zu verstehen´, zu erlernen und/oder vorauszusagen. Hieraus ergibt sich die Möglichkeit technischer Systeme der Automatisierungstechnik, Menschen zu assistieren oder prozesstechnisch zu begleiten, wie auch ggf. zu unterstützen, z. B. im Sinne eines `verstehenden Assistierens´.
  • Zukünftige komplexe Verkehrssysteme der Individualmobilität, die sich auf Grund des Miteinanders von verteilten Automaten, zentralisierten Automaten, Kommunikationssystemen unterschiedlicher Qualität und Verlässlichkeit sowie von Menschen unterschiedlicher Wahrnehmungs- und Verhaltensweisen sicher miteinander verhalten sollen

Zentrale Forschungsfragestellungen in diesem Kontext sind:

  • Funktion, Effizienz, Sicherheit und Zuverlässigkeit Kognitiver Technischer Systeme
  • Interfacegestaltung bei Unterstützungsystemen zur Integration menschlicher Bediener in einen Automatisierungskontext (Wer führt wann wen?)
  • Entscheidungsunterstützungsysteme
  • Gestaltung des Miteinanders von Mensch und Automat (Wer führt wann wen?)

Experimentell stehen dem Lehrstuhl hierzu zahlreiche Versuchsträger zur Verfügung, insbesondere autonome Roboter wie ein professioneller Fahrsimulator. Weitere Versuchsträger zur Realisierung der menschlichen Führung autonom handelnder Systeme sind aktuell in Vorbereitung.

Wichtige, mehrfach peer-reviewte Publikationen der letzten Jahre aus diesem Bereich (Stand Juli 2015):

  • Hasselberg, A.; Söffker, D.: Petri-Net-based modeling of human operator’s planning for the evaluation of task performance using the example of air traffic control. IEEE Transactions on Human-Machine Systems, 2015, accepted.

  • Langer, M.; Söffker, D.: Event-discrete representation of a semi-automated manufacturing process as framework for human guidance and assistance concepts. Int. J. of Production Research, 2014.

  • Hasselberg, A.; Söffker, D.: A Human Cognitive Performance Measure Based on Available Options for Adaptive Aiding. 12th IFAC/IFIP/IFORS/IEA Symposium on Analysis, Design, and Evaluation of Human-Machine Systems, Las Vegas, Nevada, USA, August 11-15, 2013, pp. 442-449.

  • Fu, X.; Söffker, D.: Modeling of individualized cognitive driving supervision for intelligent vehicles. The 8th IEEE Vehicle Power and Propulsion Conference IEEE VPPC 2012, Seoul, Korea, Oct. 9-12, 2012, pp. 1317-1322.

  • Fu, X.; Söffker, D.: Toward a human-centered intelligent supervision and assistance for complex technical systems. IEEE Int. Conf. on System, Man, and Cybernetics, Seoul, Korea, Oct., 2012, pp. 1536-1541.

  • Oberheid, H.; Hasselberg, A.; Söffker, D.: Know your options - analyzing human decision making in dynamic task environments with state-space methods. in: D. de Waard, N. Gérard, L. Onnasch, R. Wiczorek, and D. Manzey (Eds.): Human Centred Automation, Maastricht, the Netherlands: Shaker Publishing, 2011, pp. 285-300.

  • Ahle, E.; Söffker, D.: Interaction of Intelligent and Autonomous Systems - Part II: Realisation of Cognitive Technical Systems. MCMDS-Mathematical and Computer Modelling of Dynamical Systems, Vol. 14. No. 4, 2008, pp. 319-339.

  • Söffker, D.: Interaction of Intelligent and Autonomous Systems - Part I: Qualitative Structuring of Interactions. MCMDS-Mathematical and Computer Modelling of Dynamical Systems, Vol. 14. No. 4, 2008, pp. 303-318.