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Erschienen in:
2021 | OriginalPaper | Buchkapitel
Künstliche Intelligenz in der Miniaturautonomie
verfasst von : Stephan Pareigis, Tim Tiedemann, Markus Kasten, Morten Stehr, Thorben Schnirpel, Luk Schwalb, Henri Burau
Erschienen in: Echtzeit 2020
Verlag: Springer Fachmedien Wiesbaden
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Unter den Methoden der künstlichen Intelligenz dominieren in den vergangenen Jahrzehnten die maschinellen Lernverfahren (ML) die Veröffentlichungen. Diese basieren wesentlich auf den zugrundeliegenden Daten. Autonome Miniatursysteme schaffen zugängliche Möglichkeiten, Daten im realistischen Umfeld zu erzeugen. Auf einem Modell-Frachtschiff im Maßstab 1:100 werden Umgebungsdaten gesammelt, die zum autonomen Betrieb herangezogen werden. Auf einem Lastwagen im Maßstab 1:87 werden Kameradaten in einer Modellumgebung gesammelt, welche für ML-Methoden genutzt werden. Auf diesen Daten können auf getrennter Hardware klassische Autonomieverfahren getestet und weiterentwickelt werden. Ein weitergehendes Ziel ist eine Autonomie auf den Miniaturfahrzeugen selbst. Dies benötigt ganz neue Verfahren der sogenannten Miniaturautonomie. Der aktuelle Stand der Laboraufbauten und die wissenschaftlichen Ziele werden beschrieben.