Nico Wilhelm

Methoden zur Verhaltenssteuerung und -adaption bei widersprüchlichen Informationsquellen in autonomen Robotersystemen

Im Kontext der Automatisierungstechnik werden autonome Robotersysteme zunehmend in komplexen und sicherheitskritischen Anwendungsfeldern eingesetzt. Dabei müssen diese eine Vielzahl heterogener Daten aus Sensorik, Umgebungsmodellen und Kommunikationssignalen verarbeiten. Die zuverlässige Interpretation und Fusion dieser Informationen erfordern ein robustes Verständnis der zugrundeliegenden Unsicherheiten und Abhängigkeiten. Klassische, regelbasierte Verfahren weisen dabei eine geringe Flexibilität auf und stoßen bei der Erkennung und Auflösung widersprüchlicher oder inkonsistenter Informationen in unbekannten oder hochdynamischen Umgebungen an ihre Grenzen. Durch die zunehmende Autonomie und Komplexität robotischer Systeme gewinnen daher Methoden zur systematischen Verifikation und Absicherung konfligierender Informationsquellen an Bedeutung, um ein hohes Maß an Zuverlässigkeit und Sicherheit gewährleisten zu können.

Vor diesem Hintergrund verfolgt meine Forschung das Ziel, Methoden zur Verifikation und Absicherung konfligierender Informationsquellen in autonomen Robotersystemen zu erforschen und weiterzuentwickeln. Dabei sollen insbesondere automatisierungstechnische Aspekte wie die Robustheit und Verifizierbarkeit des Ansatzes beleuchtet werden, um die autonome Robotik auch in komplexen Anwendungen verlässlich und sicher zu gestalten.