Motivation

Drohnen, Roboter, autonome Fahrzeuge und moderne Haushaltshilfen sind in unserer Vorstellungswelt mittlerweile fest verankert. Sie unterstützen den Menschen bei zeitraubenden, körperlich schweren, gefährlichen oder monotonen Aktivitäten und bewähren sich in den ihnen zugewiesenen Bereichen durch Zuverlässigkeit, Präzision und intelligentes Verhalten.

Zielsetzung

Ziel des Autonomes Systems Playground ist die Integration der Methoden und Verfahren der künstlichen Intelligenz in die physische Umgebung. Dazu werden verschiedene Aspekte wie Semantik, Lernen, Adaption und das Management von autonomen Systemen untersucht und auf die zur Verfügung stehenden Versuchsträger angewendet. Die Versuchsträger werden dann in unterschiedlichen Umgebungen (z.B. im Innenraum von Gebäuden, auf dem DIGINET-PS-Testfeld oder in Übungsobjekten der BOS-Kräfte wie Feuerwehr und Sondereinsatzkräfte der Polizei) eingesetzt. So können beispielsweise Simulationsergebnisse und Lösungsvarianten validiert werden. Die Erprobungsergebnisse fließen wieder in die weitere Erforschung und Entwicklung ein.

Technologie

Es stehen eine Reihe von Versuchsträgern zur Verfügung, die die schnelle und effiziente Integration und Erprobung gewährleisten.

VW Tiguan Allspace

Das Fahrzeug verfügt über eine Reihe von automatisierten Fahrfunktionen und wurde für die Kommunikation über IEEE 802.11p sowie ETSI ITS-G5 befähigt. Für die Durchführung von Tests steht ein zusätzlicher Bordcomputer und Messrechner zur Verfügung.

Unmanned Aerial Systems – UAS

Für die Erprobung von Funktionen im Drohnenbereich stehen mehrere Versuchsträger zur Verfügung. Die Drohnen sind sowohl im Außenbereicht (GNSS-Positionierung) als auch im Indoor-Bereich (SLAM) einsetzbar und wurden mit einem Companion-Computer sowie zahlreichen Sensoren ergänzt. Sie sind so designed, dass sie ein Optimum aus Größe, Leistung und Rechenpower bieten.

Humaniode Roboter

Zur Entwicklung und Erprobung von Funktionalitäten bei humanoiden Robotern steht ein Team von NAO-Robotern zur Verfügung. Sie werden derzeit von Studierenden der TU Berlin für die Erlernung des Umgangs und der Programmierung von humanoiden Robotern genutzt.

Middleware

Für die Vernetzung, Verteilung und Ausführung der Funktionen und Module steht eine ROS-Umgebung (Robot Operating System) sowie ein umfangreiches Repository an Paketen bereit, die auch die einfache und schnelle Integration von neuen Funktionalitäten erlaubt.