témavezető: Molnár Bálint
helyszín (magyar oldal): ELTE IK Információs Rendszerek Tanszék helyszín rövidítés: ELTE
A kutatási téma leírása:
Közlekedési forgalmi helyzetek leírása és a kialakult forgalmi szituációk releváns jellemzőinek elemzése
Az autonóm járművek sajátosságaihoz igazodó „Gépjármű vezetést támogató rendszer” kialakítása szükséges.
A rendszer alapvető célja az , hogy a kombinált humán-autonóm vezetési rendszer helyzetekben is minimalizálja a közúti baleseteket.
A gépjármű vezetőket segítő, „helyettesítő” rendszerek komoly fejlődésen menetek keresztül, de a baleseti statisztikák ezt nem tükrözik vissza (pl. fék rásegítők, sávelhagyás figyelmeztetés, alkoholos illetve egyéb befolyásoltság stb.)
A félig-autonóm vezetés esetében a vezető figyelmének időben történő visszanyerése, terelése is egy fontos kérdés. A vezető kiemelése a vezérlési és visszacsatolási körből komoly problémákat vet fel, annak ellenére, hogy a vezetésre szánt időt esetleg másként, hasznosabban szeretnék kiaknázni a vezetők.
A közlekedési forgalom pillanatnyi helyzetének megértése létfontosságú elem a gépjárművek vezetésben. A felfogott, strukturálatlan információt, adatot értelmezhető információvá kell alakítani. A gépjármű vezetés vezérlési szerkezetében ezek az értelmezhető információk alkotják az előrejelzés, tervezés, döntés hozatal és cselekvés végrehajtásának az alapját.
A kutatás tárgya az volna, hogy egy olyan általános leírási módszert, keretrendszert alakítson ki, amely képes volna a vezetést támogató rendszerek számára a lényeges információk átadására, a pillanatnyi forgalmi és vezetési helyzetről, a gépjárműről és annak környezetéről.
Egy ilyen segítő rendszernek olyan funkciókat kell nyújtania, amely potenciálisan balesetmentes közlekedést tesz lehetővé, a legkülönbözőbb vezetési helyzetekben, beleértve az autonóm vezetési szintek mindegyikét, lényeges segítséget tud nyújtani.
Ez a cél olyan követelményeket támaszt, amelyek azt jelentik, hogy bonyolult forgalmi helyzeteket, beleértve még teljesen ismeretlen helyzeteket is , amely a gépjármű környezetének és a pillanatnyi szituációnak jelentős megértését követeli meg.
Az ontológiák az ismeret reprezentáció alapját jelentik és egy olyan formalizmust adnak, amellyel a „dolgokat” strukturálni lehet, a dolgokat leíró fogalmakat, azok közötti kapcsolatokat, jellemzőiket, továbbá logikai következtetések hajthatók végre. Ezért az ontológiák különösen alkalmasak, a több szereplős, több elemet tartalmazó közlekedési forgalmi szituációk modellezésére. A logikai következtetésekkel mind a szituációt leíró ontológiák, mind a bemenő adatok konzisztenciáját lehetne ellenőrizni. Továbbá a „dolgok” között feltárt kapcsolatok segítségével pl. a közlekedési szabályok betartásának lehetőségére lehetne következtetéseket, logikai elemzést elvégezni.
Az szituációs ontológiák felépítésére és szituációs szabály rendszerek feltárására a nagymennyiségű és nagyméretű adatok elemzését („Big Data”), a komplex hálózatok segítségével lehetne kiaknázni. A gyűjtött forgalmi adatok és az adatelemek közötti kapcsolatok feltárása, a kapcsolatok leképezése komplex hálózatokra, gráfokra és az ilyen struktúrák elemzése mintázatok és szabályrendszerek feltárása érdekében volna a kutatás egyik feladata.
A jelenleg divatos és sikeresnek tűnő „mély tanuló algoritmusok” („Deep learning”), a komplex hálózatok segítségével kialakított szituációs ontológiák összekapcsolása volna egy következő feladat.
A végrehajtási hatékonyság („performance”) a valós idejű rendszereknél kritikus fontosságú probléma terület. Ezért az olyan megoldások és algoritmusok kialakítása, amely az autonóm vezetés, gépjárművek által meghatározott műszaki informatikai környezetben életképesek lehetnek a fentebb felvázolt célok megvalósítása érdekében ismét egy kutatási területet jelent.
előírt nyelvtudás: Angol ajánlott nyelvtudás (magyar oldal): Német felvehető hallgatók száma: 1
Jelentkezési határidő: 2018-05-31
2024. IV. 17. ODT ülés Az ODT következő ülésére 2024. június 14-én, pénteken 10.00 órakor kerül sor a Semmelweis Egyetem Szenátusi termében (Bp. Üllői út 26. I. emelet).
Bejelentkezés
