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Die
Erfindung geht aus von autonomen Systemen mit integrierten Sensoren.
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Unter
einem "autonomen
System" wird dabei ein
System verstanden, das als unabhängige
Einheit über
einen ausgedehnten Zeitraum hinweg funktioniert und dabei eine Vielfalt
von Handlungen vornimmt, die zur Erreichung vorgegebener Ziele erforderlich
sind, wobei es auf von den Sensoren erzeugte Stimuli anspricht.
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Bei
einem solchen autonomen System sind folgende Voraussetzungen gegeben:
Dem
System ist eine Umgebung ("reale
Welt") zugeordnet.
Es
findet eine Wechselwirkung zwischen dem System und der Umgebung über Eingangs-
und Ausgangs-Informationen und ggf. Ausgangs-Aktionen statt.
Die
Wechselwirkungen des Systems konzentrieren sich auf die Erfüllung von
Aufgaben innerhalb der Umgebung nach einem zielgerichteten Verhalten, wobei
sich das System an Änderungen
der Umgebung anpaßt.
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Die
Wechselwirkung des autonomen Systems mit der es umgebenden Welt
kann in die folgenden Elemente eines Erkennen-Handeln-Zyklus (oder Stimulus-Reaktion-Zyklus)
aufgelöst
werden:
Erkennen des Ist-Zustands der Welt und Vergleichen dieses
Ist-Zustandes mit einem Soll-Zustand, der dem Ziel der Wechselwirkung
entspricht (Überwachen),
Analysieren
der Abweichungen von Ist- und Soll-Zustand (Diagnose),
"Nachdenken" über Handlungen, welche den
Zustand der Welt ändern
sollen (Planerzeugung),
Entscheiden über die Handlungen, die zum
Erreichen des Soll-Zustandes erforderlich sind (Planauswahl), und
Durchführen der
Handlungen die zum Erreichen des Soll-Zustandes erforderlich sind (Plandurchführung).
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Um
diese Funktionen zu erfüllen,
müssen
vor allem geeignete Sensor- und Effektor-Systeme vorgesehen sein.
Im Fall eines unbemannten, autonomen Systems müssen Informations-Verarbeitungsmittel
vorhanden sein, welche Maschinen- Intelligenz zur
Durchführung
der erwähnten
Aufgaben einsetzen.
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Das
autonome System kann eine Plattform sein. Der Ausdruck „Plattform" umfasst dabei alle
beweglichen Gebilde wie Flugzeuge, Flugkörper, Raum-, Land- oder Seefahrzeuge.
Die Erfindung wird im Folgenden unter Bezugnahme auf ein unbemanntes
Flugzeug beschrieben. Die Anwendbarkeit der Erfindung ist aber nicht
auf solche „Plattformen" beschränkt.
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Bekannte
autonome Systeme dieser Art sind von ihrem Konstrukteur so programmiert,
dass sie sich in einer gewünschten
Weise in der realen Welt verhalten. Das bedeutet, dass der Konstrukteur
im Voraus alle denkbaren Szenarien und alle denkbaren Veränderungen
der realen Welt erkennen und in dem Programm berücksichtigen muss. Das ist praktisch aber
nicht möglich:
Es sind nicht alle möglichen
Szenarien vorhersehbar. Informationen über die reale Welt sind häufig unscharf.
Die reale Welt kann sich in nicht vorhersehbarer Weise verändern.
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Aus
der
DE 40 01 493 A1 sind
ein Verfahren und eine Einrichtung zur selbsttätigen Steuerung von bewegbaren
Geräten
bekannt. Dabei verfügt
ein bewegbares Gerät über eine
als neuronales Netzwerk ausgebildete Verarbeitungseinheit. Nach
Abschluss einer Lernphase für
das neuronale Netzwerk soll das Gerät in der Lage sein, autonom
einen einem vorgegebenen Bewegungsablaufzyklus mindestens angenährten, gelernten
Bewegungsablaufzyklus auszuführen
oder teilautonom fehlerhaftes Fahrverhalten zu korrigieren.
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Die
DE 195 08 476 A1 zeigt
ein Leitsystem für
eine Anlage der Grundstoff- oder der verarbeitenden Industrie. Das
Leitsystem ist als ein intelligentes, die Anlagenkomponenten je
für sich
oder zusammengefasst sicher arbeitsfähig machendes Basisautomatisierungssystem
ausgebildet. Es gibt aufbauend auf eingegebenem Vorwissen selbsttätig situationsgerechte
Anweisungen für
eine sichere und möglichst
gute Prozessführung.
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Der
Erfindung liegt die Aufgabe zugrunde, ein autonom operierendes,
unbemanntes Flugobjekt mit integrierten Sensoren zu realisieren.
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Diese
Aufgabe wird erfindungsgemäß gelöst, durch
ein autonom operierendes, unbemanntes Flugobjekt, nämlich Flugzeug
oder Flugkörper,
mit integrierten Sensoren,
welches
- 1. über Kommunikations-Mittel
mit einer Basis-Station in Kommunikation steht,
- 2. über
die Sensoren und Effektoren mit der realen Welt in Wechselwirkung
tritt,
- 3. als unabhängige
Einheit über
einen ausgedehnten Zeitraum hinweg funktioniert und dabei eine Vielfalt
von Handlungen vornimmt, die zur Erreichung vorgegebener Ziele erforderlich
sind, wobei es auf von den Sensoren erzeugten Stimuli anspricht,
- 4. aus einer Mehrzahl von Funktionsmodulen aufgebaut ist, die
jedes mit künstlicher
Intelligenz versehen sind, indem sie eine Struktur aufweisen, die
eine Selbstorganisierung, ein Lernen und eine Anpassung an sich ändernde
Situationen gestatten, wobei
- 4.1 die Funktionsmodule zur Erzeugung künstlicher Intelligenz jeweils
Zugriff auf Wissen aus einer Wissens- und Datenbank haben,
- 4.2 die Funktionsmodule wenigstens teilweise miteinander kommunizieren
und ein Modell der realen Welt bilden und
- 4.3 zumindest
- 4.3.1 ein Funktionsmodul zur Verknüpfung der Sensor-Daten,
- 4.3.2 ein Funktionsmodul zur Situationsbewertung aus den verknüpften Sensor-Daten,
- 4.3.3 ein Funktionsmodul zur wissensbasierten Planung aufgrund
der Situationsbewertung,
- 4.3.4 ein Funktionsmodul zur Flugführung,
- 4.3.5 ein Funktionsmodul zur Erfassung und Bewertung von Bedrohungen
des Flugobjekts und
- 4.3.6 ein Funktionsmodul zur Kommunikation vorgesehen ist.
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Das
autonome System wird somit nicht mit einem festen Programm programmiert,
um in der realen Welt zu operieren. Vielmehr wird das System so strukturiert,
dass es Lernen und sich an eine veränderte oder nicht von vornherein
bekannte Umwelt anpassen kann. Eine solche Strukturierung kann in
der Anwendung neuronaler Netze bestehen. Signale können mit
unscharfer Logik (Fuzzy Logic) verarbeitet werden, um Unschärfen in
der Kenntnis der realen Welt zu berücksichtigen. Für die Selbstorganisation (wie
z. B. Optimierung und Adaption von Struktur und Parametern) können genetische
oder evolutionäre Algorithmen
Verwendung finden.
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Das
autonome System wird aber nicht von einer einheitlichen Rechnerstruktur
beherrscht, die alle Sensor-Informationen erhält und alle Funktionen des
autonomen Systems steuert. Das wäre
schwierig zu realisieren. Vielmehr enthält das autonome System eine
Mehrzahl von Funktionsmodulen, die jedes eine bestimmte Aufgabe
erfüllen.
Jedes der Funktionsmodule ist für
sich so strukturiert, dass es lern- und anpassungsfähig ist.
Die Funktionsmodule können weiterhin
Informationen von einer Wissens- und Datenbank erhalten. Die Funktionsmodule
kommunizieren wenigstens teilweise miteinander. Dabei können einzelne
Funktionsmodule „nebeneinander" ihre jeweilige Aufgabe
erfüllen.
Es kann aber auch eine gewisse hierarchische Verknüpfung der
Funktionsmodule bestehen. Insgesamt bilden die Funktionsmodule ein
Modell der realen Welt. Sie „wissen", wie sich das autonome
System in der realen Welt verhalten muß, um ein vorgegebenes Ziel
zu erreichen.
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Ausgestaltungen
der Erfindung sind Gegenstand der Unteransprüche.
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Ein
Ausführungsbeispiel
der Erfindung ist nachstehend unter Bezugnahme auf die zugehörigen Zeichnungen
näher erläutert.
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1 zeigt
als Blockdiagramm die wesentlichen Elemente einer autonom operierenden,
aber mit einer Basis-Station über eine
Kommunikations-Einrichtung verbundenen Plattform, z.B. eines unbemannten
Flugzeugs.
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2 ist
eine schematische Darstellung und zeigt die Architektur des autonomen
Systems mit den Funktionsmoduln und ihre Wechselwirkung mit der realen
Welt.
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3 veranschaulicht
die verschiedenen Funktionsmodule.
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4 ist
eine schematische Darstellung und veranschaulicht den Aufbau eines
Funktionsmoduls.
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5 veranschaulicht
ein autonomes Sytem, das teilweise mit programmierten, hierarchich gegliederten
Funktionsmoduln und teilweise mit lernfähigen und anpassungsfähigen Funktionsmoduln aufgebaut
ist.
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6 veranschaulicht
die Wirkungsweise eines autonomen Systems, bei dem aus einem Gesamtmodell
der realen Welt spezielle Modelle herausziehbar sind, aus denen
durch einen Inferenz-Mechanismus Schlußfolgerungen für Einwirkungen
des Systems über
die Effektoren ableitbar sind.
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7 ist
eine schematische Darstellung eines Funktionmoduls für die Verknüpfung der
Sensordaten, z.B. für
die Ziel-Erkennung, -Identifizierung und -Klassifizierung bei einer
Mehrsensor-Anordnung.
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8 ist
eine schematische Darstellung und veranschaulicht ein Funktionselement
für die
wissensbasierte Planung.
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9 ist
eine schematische Darstellung eines Funktionsmoduls zur Flugführung (Piloting).
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10 veranschaulicht
ein Verfahren zur Auslegung eines autonomen Systems der vorstehend
beschriebenen Art.
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In 1 ist
mit 10 eine „Plattform" bezeichnet. Die
Plattform kann beispielsweise ein unbemanntes Flugzeug sein. Es
kann sich aber auch um ein See-, Land- oder Raumfahrzeug handeln.
Die Plattform steht mit einer Basis-Station in Kommunikation. Das geschieht über Kommunikations-Mittel 14 auf
der Plattform 10 und Kommunikations-Mittel 16 in
der Basis-Station 12.
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Die
interne Funktion der Plattform 10 ist generell durch einen
Funktions-Block 18 dargestellt. Der Funktions-Block 18 steht
in Verbindung mit Sensoren 20 und Effektoren 22 sowie
mit den Kommunikations-Mitteln.
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Die
Basis-Station 12 erhält
ebenfalls Informationen von anderen Informations-Quellen und äußeren Sensoren 24.
Die Basis-Station 12 enthält Mittel 26 zur Auswertung
und Verknüpfung
der Informationen, die von den äußeren Sensoren 24 geliefert werden
und von Informationen, welche über
eine Datenübertragungs-Einrichtung 28 von
den Kommunikations-Mitteln 14 der
Plattform 10 an die Kommunikations-Mittel 16 der
Basis-Station 12 übermittelt werden.
Die letzteren Informationen sind durch eine Verbindung 30 angedeutet.
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Die
Basis-Station 12 enthält
eine Befehls- und Steuereinheit 32, welche auch die Missions-Planung
vornimmt. Die Befehls- und Steuereinheit 32 erhält, wie
durch die Verbindung 34 dargestellt ist, Informationen
von den Mitteln 26 zur Auswertung und Verknüpfung von
Informationen. Die Befehls- und Steuereinheit 32 ist weiter
mit einer Schnittstelle 36 zwischen Mensch und Maschine
verbunden, über welche
ein in der Basis-Station sitzender menschlicher Pilot Befehle einzugeben
vermag. Das kann z.B. ein Bildschirm und eine Tastatur sein. Die
Befehls- und Steuereinheit 32 gibt Befehle über Verbindung 38 an
die Kommunikations-Mittel 16. Die Kommunikations-Mittel 16 übertragen
die Befehle über
die Datenübertragungs-Einrichtung 28 an
die Funktions-Einheit 18 der Plattform 10.
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Der
Funktions-Block 18 enthält,
wie in 2 dargestellt ist, Funktionsmodule 40.1, 40.2 ... 40.n. Wie
in 2 angedeutet ist, sind die Funktionsmodule 40.1, 40.2 ... 40.n teilweise
in beiden Richtungen miteinander verbunden, wie durch die Pfeile 42 und 44 zwischen
den Funktionsmoduln 40.1 und 40.n angedeutet
ist. Teilweise besteht eine solche Verbindung auch nur in einer
Richtung wie bei Pfeil 46 zwischen den Funktionsmoduln 40.n und 40.2.
Die Funktionsmodule erhalten Informationen von den Sensoren 20 und
einer Wissens- und Datenbank 48. Über die Effektoren 22 beeinflussen
sie die „reale Welt" 50. Mit
der realen Welt tritt das autonome System der Plattform 10 durch
Aktion und Antwort in Wechselwirkung.
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3 veranschaulicht
die verschiedenen Funktionsmodule 40.1 bis 40.n.
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Ein
Funktionsmodul 40.1 bewirkt eine Verknüpfung der Sensor-Signale. Ein
Funktionsmodul 40.2 ist zur Situations-Bewertung aus den verknüpften Sensor-Daten
vorgesehen. Es erhält
verknüpfte Sensor-Daten
von dem Funktionsmodul 40.1. Ein Funktionsmodul 40.3 ist
zur wissensbasierten Planung auf Grund der Situations-Bewertung
vorgesehen. Ein Funktionsmodul 40.n-2 dient der
Flugführung
(Piloting) der Plattform 10. Ein Funktionsmodul 40.n-1
dient der Erfassung und Bewertung von Bedrohungen, z.B. durch anfliegende
Flugkörper.
Ein Funktionsmodul 40.n dient der Kommunikation.
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4 zeigt
die Struktur eines Funktionsmoduls 40. Das Funktionsmodul 40 enthält im allgemeinen
eine Wissens- und Datenbank 58 mit analytischem und heuristischem
Wissen. Die Funktionseinheit 40 enthält weiterhin eine „künstliche
Intelligenz" 60.
Die künstliche
Intelligenz 60 ist ein System mit einer Struktur (im Gegensatz
zu einem Programm), die eine Selbstorganisation gestattet und Lernfähigkeit und
Anpassungsfähigkeit
an sich ändernde
Situationen aufweist. Die künstliche
Intelligenz 60 erhält
Wissen und Daten von der Wissens- und Datenbank 58. Das
ist durch Pfeil 62 dargestellt. Die künstliche Intelligenz 60 steuert
das autonome System, d.h. die Plattform 10. Das autonome
System 10 steht in Wechselwirkung mit der realen Welt 50,
wie durch den Doppelpfeil 64 angedeutet ist.
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5 veranschaulicht
den Aufbau des autonomen Systems 10 aus hierarchisch organisierten Funktionsmoduln 66 und
lernfähigen
und anpassungsfähigen
Funktionsmoduln 68. Die Funktionsmoduln 66 und 68 kommunizieren
wenigstens teilweise miteinander, wie durch den Doppelpfeil 70 angedeutet
ist. Das autonome System 10 steht mit der realen Welt 50 in
Wechselwirkung, wie in 5 durch die Pfeile 72 und 74 angedeutet
ist. Pfeil 72 entspricht dabei den Sensoren 20.
Pfeil 74 entspricht den Effektoren 22.
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6 veranschaulicht
einen anderen Aspekt des autonomen Systems:
Die Funktionsmodule 40 liefern
insgesamt ein umfassendes Modell 76 der realen Welt 50.
Aus dem umfassenden Modell 76 der realen Welt 50 sind
spezielle Modelle 78 herausziehbar, aus denen durch einen Inferenz-Mechanismus 80 Schlußfolgerungen
für Einwirkungen
des Systems 10 auf die reale Welt 50 über die
Effektoren 22 ableitbar sind. Das entspricht weitgehend
menschlichem Verhalten: Aus dem Gesamtbild der Welt (Landschaft,
Sonnenstand etc) wird ein Teilaspekt (z.B. „feindliches Flugzeug") herausgegriffen.
Auf Grund dieses Teilaspekts werden dann Entscheidungen getroffen.
Die „Kommunikation" zwischen den Blöcken 76, 78 und 80 ist
durch die Doppelpfeile 82 und 84 dargestellt.
Die Wissens- und Datenbank 86 steht, wie durch Verbindung
88 dargestellt ist, den verschiedenen Modellen 75 und 78 und dem
Inferenz-Mechanismus 80 zur Verfügung.
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Der
Inferenz-Mechanismus 80 steht mit einem Objekt 90 in
der realen Welt oder Umgebung 50 in Wechselwirkung. Das
ist durch den Doppelpfeil 92 dargestellt. Dieses Objekt 90 beeinflußt auch
die Wissens- und Datenbank 86, wie durch Pfeil 94 dargestellt
ist.
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7 zeigt
ein Beispiel für
ein Funktionsmodul; nämlich
ein Funktionsmodul zur Fusion von Sensordaten.
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In
diesem Fall sind drei Sensoren 100, 102 und 103 vorgesehen,
die auf ein Objekt ansprechen. Wie angedeutet, können weitere Sensoren vorgesehen
sein.
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Die
Signale jedes Sensors 100, 102, 104 sind
auf jeweils ein Paar von neuronalen Netzen aufgeschaltet. Die Signale
des Sensors 100 sind auf ein neuronales Netz 106 und
auf ein neuronales Netz 108 aufgeschaltet. Die Signale
des Sensors 102 sind auf ein neuronales Netz 110 und
auf ein neuronales Netz 112 aufgeschaltet. Die Signale
des Sensors 104 sind auf ein neuronales Netz 114 und
auf ein neuronales Netz 116 aufgeschaltet. Ein neuronales
Netz 106, 110, 114 jedes Paares verarbeitet
eine erste vorgegebene Eigenschaft des von den Sensoren erfaßten Objekts.
Das andere neuronale Netz 108, 112, 116 jedes
Paares verarbeitet eine zweite vorgegebene Eigenschaft des Objekts.
Die neuronalen Netze liefern sensorspezifische Informationen. Das
ist durch die Blöcke 118, 120 und 122 dargestellt.
Diese Informationen bilden „Merkmals-Vektoren". Diese Merkmals-Vektoren
sind auf ein weiteres neuronales Netz 124 aufgeschaltet.
Dieses Netz 124 dient zur Feststellung von Assoziationen
der in den Merkmals-Vektoren enthaltenen Informationen.
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Die
von dem zweiten neuronalen Netz erhaltene Information wird, zusammen
mit den Merkmals-Vektoren auf ein neuronales Netz 128 aufgeschaltet.
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Die
Merkmals-Vektoren und die von den neuronalen Netzen erhaltenen Informationen
beaufschlagen ein Experten-System 130. Dieses Experten-System
trifft unter Ausnutzung weiteren Wissens über Daten und Fakten der potentiellen
Objekte endgültige
Entscheidungen und zieht Schlußfolgerungen.
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Es
handelt sich hier um ein Funktionsmodul, das teils mit trainierbaren,
lernenden Strukturen wie neuronalen Netzen und teils mit hierarchischen Strukturen
wie dem Experten-System
130 aufgebaut ist.
Ein solches Funktionsmodul ist an sich als Signalverarbeitungs-Anordnung
zur Klassifizierung von Objekten aufgrund der Signale einer Mehrzahl
von Sensoren durch die
DE
41 00 500 A1 bekannt. Die Anwendbarkeit der beschriebenen
Struktur ist aber nicht auf die Klassifizierung von Objekten beschränkt.
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8 ist
eine schematische Darstellung eines Funktionsmoduls, welches Effekte
von auf Grund einer Situations-Bewertung geplanten Aktionen vorhersagt
und mit den Effekten der gleichzeitig in der realen Welt vorgenommenen
Aktionen vergleicht. Das Funktionsmodul 40.2 enthält hier
eine „Neuro-Fuzzy"-Einheit 132.
Das ist eine mit einem neuronalen Netz aufgebaute aber mit unscharfer
Logik („Fuzzy-Logic") arbeitende, lernfähige Struktur.
Das System wird anhand von „Aktionen" trainiert, die sowohl
auf die Neuro-Fuzzy-Einheit 132 als auch, parallel dazu
auf die reale Welt 134 wirksam werden. Das ist durch die
Pfeile 136 bzw. 138 dargestellt. Sowohl die Neuro-Fuzzy-Einheit 132 als
auch die reale Welt 134 liefern „Effekte". Die Effekte sind durch die Pfeile 140 bzw. 142 dargestellt.
Die Effekte werden miteinander verglichen, was durch einen Summierpunkt 144 symbolisiert
ist. Ein Pfeil 146 symbolisiert einen Lernprozess der Neuro-Fuzzy-Einheit 132 unter
dem Einfluß des
Vergleichs.
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Eine
nach einem ähnlichen
Prinzip arbeitende Einrichtung zum Bewerten von Situationen oder Szenarien,
die mit einer Mehrzahl von Sensoren beobachtet werden, ist an sich
bekannt durch die
DE
42 40 789 A1 und dort im einzelnen beschrieben.
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9 zeigt
ein Funktionsmodul 40.n-2 für die Flugführung (Piloting).
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In 9 liegt
an einem Eingang 146 ein Lenkbefehl an. Der Lenkbefehl
vom Eingang 146 beaufschlagt einen als neuronales Netz
ausgebildeten Flugregler 148. Der Flugregler 148 liefert über eine Verbindung 150 ein
Stellsignal (Ruderausschlag, Schub) an die Plattform 10,
die selbst ein Objekt in der realen Welt 50 darstellt. Über eine
Rückführschleife 152 werden
Rückführdaten
auf den Flugregler 148 geleitet.
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Mit 154 ist
ein, ebenfalls als neuronales Netz ausgeführtes Modell des Flugzeugs
(oder sonst einer Regelstrecke) bezeichnet. Ein Block 156 bezeichnet ein
neuronales Netz, welches die Güte
der Regelung (Performance) bewertet. Auf das neuronale Netz von Block 156 sind
einmal der Lenkbefehl über
Verbindung 158 und zum anderen die Rückführdaten über Verbindung 160 aufgeschaltet.
Das neuronale Netz von Block 156 liefert eine Regelgüte-Rückführung (Performance
Feedback) und schaltet diese über eine
Verbindung 162 das Modell 154 des Flugzeugs auf.
Das Modell 154 des Flugzeugs erhält gleichzeitig über eine
Verbindung 164 die Stellsignale parallel zu dem realen
Flugzeug. Das Modell 154 liefert ebenfalls Ausgangsdaten
von der Art der Rückführdaten an
einem Ausgang 166. Diese Ausgangsdaten am Ausgang 166 werden
mit den am Flugzeug gemessenen Rückführdaten
verglichen. Das ist durch einen Summierpunkt 168 symbolisiert,
auf den die Rückführdaten über eine
Verbindung 170 aufgeschaltet sind. Als Ergebnis dieses
Vergleichs werden die Gewichte des neuronalen Netzes des Modells 154 verändert. Das
ist durch eine Lernschleife 172 und einen „Einstellpfeil" 174 angedeutet.
Das Modell 154 verändert über eine
Lernschleife 176 die Gewichte des neuronalen Netzes des
Flugreglers 148. Das ist wieder durch einen Einstellpfeil 178 angedeutet.
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Ein
solcher Regler, insbesondere Flugregler, ist durch die
DE 41 30 164 A1 an sich
bekannt und dort im einzelnen beschrieben.
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Die 7 bis 9 zeigen
Beispiele für
den Aufbau der Funktionsmodule mit neuronalen Netzen, Fuzzy-Logic
und hierarchischen Strukturen.
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Die
Entwicklung und Auslegung eines autonomen Systems der vorliegenden
Art muß nach
einer bestimmten Methodik erfolgen. Das ist in 10 dargestellt.
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Der
erste Schritt besteht im Festlegen des physikalischen Aufbaues des
autonomen Systems, seiner Anwendung, seiner Anfangsumgebung und seiner
Verhaltens-Anforderungen. Das ist in 10 durch
einen Block 18 dargestellt. Der nächste Schritt umfaßt das Analysieren
des Verhaltens durch Auflösung
des Verhaltens in einfache Verhaltens-Komponenten und ihrer Wechselwirkungen.
Das ist in 10 durch einen Block 182 dargestellt.
Daran schließt
sich das Erstellen einer Spezifikation des autonomen Systems an.
Das ist in 10 durch einen Block 184 dargestellt.
Daraufhin erfolgt das Konstruieren des autonomen Systems mit Hard-
und Software im "Rohzustand", also noch ohne
Lernprozesse. Das ist in 10 durch
einen Block 186 dargestellt. Darauf erfolgt ein Trainieren
dieses im Rohzustand befindlichen Systems. Das ist in 10 durch
einen Block 188 dargestellt. Daran schließt sich
ein Bewerten des erhaltenen Verhaltens und erforderlichenfalls Iteration
der vorangegangenen Verfahrensschritte an. Das ist in 10 durch
einen Block 190 dargestellt. Die Iteration ist durch Pfeile 192, 194 und 196 angedeutet.
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Das
Trainieren kann wenigstens teilweise durch Simulation mit virtueller
Realität
erfolgen. Das Bewerten des Verhaltens des Systems erfolgt unter den
Gesichtspunkten der Richtigkeit, der Robustheit, d.h. des Verhaltens
gegenüber
sich ändernder
Umgebung, und der Anpassungsfähigkeit.