Visie-gebaseerde ongevalgevoelige simulatie voor autonome veiligheidskritische systemen.

Autonome navigatie heeft de laatste tijd veel aandacht gekregen. Als gevolg daarvan zien we dat autonomie zich ontwikkelt in voertuigen en zijn weg vindt in veel transportsectoren (waaronder slimme scheepvaart). Toch is de huidige state-of-the-art (SOTA) technologie niet rijp genoeg voor een wijdverspreide toepassing op een hoger autonomieniveau (bv. niveau 4 en hoger). De belangrijkste reden hiervoor is dat deze systemen getraind worden op een massa real-world data, waarin vaak ongevalgevoelige scenario's ontbreken. Om dit probleem op te lossen, stel ik een oplossing voor die gebaseerd is op datagedreven neurale simulaties die realistische data leveren op basis van real-world voorbeelden en onveilige scenario's genereren (botsingen, ongevallen, enz.). Bovendien voorziet mijn systeem ook in veiligheidscontroles om onveilige scenario's te valideren en veilige grenzen te bieden voor de huidige autonome systemen.

Trefwoorden:MODELLERING, TAALVERWERKING, BEELDVERWERKING, SIMULATIES

Disciplines:Computer vision, Beeld- en taalverwerking, Patroonherkenning en neurale netwerken, Modellering en simulatie, Analoge en digitale signaalverwerking