Eilers, Mark and Möbus, Claus (2010) Lernen eines modularen Bayesian Autonomous Driver Mixture-of-Behaviors (BAD MoB) Modells. In: Fahrermodellierung - Zwischen kinematischen Menschmodellen und dynamisch-kognitiven Verhaltensmodellen. Fortschrittsbericht des VDI in der Reihe 22 (Mensch-Maschine-Systeme) (32). VDI Verlag, Düsseldorf, pp. 61-74. ISBN 978-3-18-303222-8

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Abstract

Das Human Centered Design (HCD) intelligenter Transportsysteme erfordert Computermodelle menschlichen Verhaltens und menschlicher Kognition, die als Fahrermodelle in Verkehrssimulationen verwendet werden können. Die gängige Vorgehensweise bei ihrer Entwicklung ist die Entwicklung von Softwareprototypen auf der Basis der Regelungstheorie oder regelbasierter Ansätze der Künstlichen Intelligenz. Diese Prototypen werden dann im Nachhinein auf Usability und empirische Validität überprüft. Im Gegensatz dazu schlagen wir eine Alternative auf Basis des maschinellen Lernens und der Stochastik vor: die Schätzung Bayesscher Fahrermodelle aus Verhaltensdaten. Die resultierenden Bayesian Autonomous Driver (BAD) Models sind im Prinzip empirisch valide, wenn die in den Daten enthaltenen statistischen Relationen und bedingten Unabhängigkeiten schon bei der Konstruktion berücksichtigt wurden. BAD Modelle können so modelliert werden, dass sie in der Lage sind, komplexe Fähigkeiten in einfachere Basisfähigkeiten zu zerlegen, oder umgekehrt: BAD Mixture-of-Behaviors (BAD MoB) Modelle. Hier wird die effiziente Implementierung eines solchen BAD-MoB Modells beschrieben. Das Modell wird zur autonomen Echtzeitsteuerung eines simulierten Fahrzeugs eingesetzt. Es ist in der Lage, komplexes Verhalten verschiedener Kompetenzlevel (Levels of Expertise) durch das Mischen und Aneinanderreihen einfacherer Verhaltensweisen zu erzeugen.

Item Type:	Book Section
Uncontrolled Keywords:	Human Centered Design, intelligente Transportsysteme, Bayesscher Fahrermodelle, Bayesian Autonomous Driver (BAD) Models, BAD Mixture-of-Behaviors (BAD MoB) Modelle, autonome Echtzeitsteuerung, Kompetenzlevel, Levels of Expertise
Subjects:	Generalities, computers, information > Computer science, internet Philosophy and psychology > Psychology Technology, medicine, applied sciences > Engineering and machine engineering
Divisions:	School of Computing Science, Business Administration, Economics and Law > Department of Computing Science
Date Deposited:	08 Apr 2014 11:10
Last Modified:	08 Apr 2014 11:10
URI:	https://oops.uni-oldenburg.de/id/eprint/1808
URN:	urn:nbn:de:gbv:715-oops-18890
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