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Mathematische Modellierung eines Raumes zur Nutzung in einem dynamischen Cyber-Physischen System
von Jan PapadoudisCyber-Physische Systeme gewinnen in vielen Bereichen an Bedeutung und sind ein integraler Bestandteil von Industrie 4.0. Die Fähigkeit autonomer Systeme aus der Interpretation der Umgebung Handlungen ableiten zu können, bildet den Kerngedanken eines Cyber-Physischen Systems.
Aus diesem Grund wurde im Zuge dieser Dissertation ein einheitliches Weltmodell entwickelt, welches den Zustand der Umgebung abbilden kann und aus dem eine statistische Zustandsvorhersage abgeleitet werden kann, sodass beliebige Anwendungen auf dem Modell aufbauen können.
Das entwickelte Modell beruht auf zwei statistischen Matrizen. Eine, die die Aufenthaltswahrscheinlichkeit eines Objektes beschreibt und eine, die den durchschnittlichen Zustand beschreibt. Beide Matrizen bauen auf einer metrischen Karte auf und geben somit für jeden Knotenpunkt einen bestimmten Wert an. Die Werte der Matrizen berechnen sich durch eine Zeitreihenanalyse der Sensordaten.
Aufbauend auf diesen Matrizen wurde ein Vorhersagesystem entwickelt, welches den Zustand der Umgebung (langfristig) vorhersagen kann. Auf diese Weise können autonome Systeme eigenständig aus den Modelldaten Handlungen ableiten.
Aus diesem Grund wurde im Zuge dieser Dissertation ein einheitliches Weltmodell entwickelt, welches den Zustand der Umgebung abbilden kann und aus dem eine statistische Zustandsvorhersage abgeleitet werden kann, sodass beliebige Anwendungen auf dem Modell aufbauen können.
Das entwickelte Modell beruht auf zwei statistischen Matrizen. Eine, die die Aufenthaltswahrscheinlichkeit eines Objektes beschreibt und eine, die den durchschnittlichen Zustand beschreibt. Beide Matrizen bauen auf einer metrischen Karte auf und geben somit für jeden Knotenpunkt einen bestimmten Wert an. Die Werte der Matrizen berechnen sich durch eine Zeitreihenanalyse der Sensordaten.
Aufbauend auf diesen Matrizen wurde ein Vorhersagesystem entwickelt, welches den Zustand der Umgebung (langfristig) vorhersagen kann. Auf diese Weise können autonome Systeme eigenständig aus den Modelldaten Handlungen ableiten.