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V. Sing 11/11/2006
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Mensch und Automat:Modellbildung der Mensch-Maschine-Interaktion mit Anwendung auf die automatisierte Überwachung freier menschlicher Bedienhandlungen bei technischen Systemen
Dirk Söffker
Email: [email protected]: www.srs.uni-due.de
LehrstuhlSteuerung, Regelung und Systemdynamik
Universität Duisburg-EssenCampus Duisburg
Söffker: Mensch und Automat: Modellbildung ...© für alle Darstellungen / Bilder bei SRS U DuE
Inhalt
• Begrifflichkeiten: Dynamik, Regelkreis, System, Rückkopplung, Interaktion,Mensch-Maschine-Interaktion, Autonomie, Intelligenz
• Bekanntes / (Langweiliges): SISO, MIMO > Was ist charakteristisch für eine technische Regelung?
• Aufgabenfeld: Mensch-Maschine-System neue Aufgaben > neue Herausforderungen an die Automatisierungstechnik
• Beschreibungsansatz: Situation-Operator ModellSituation / Operator, Beispiele, Modell menschlicher Kognition,weitergehende Formalisierung: Automat, Überwachungsautomat
• Beispiele:autonomer, mobiler Roboter; Überwachungsautomat
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Söffker: Mensch und Automat: Modellbildung ...© für alle Darstellungen / Bilder bei SRS U DuE
Begrifflichkeiten I
Interaktion:
Dynamik:
Systemtheorie:
(Casti, 1985)
Wechselseitiges Einwirken von Akteuren oder Systemen
Zeitliche Veränderung von Größen / physikal. Größen
Systembeschreibung > BeschreibungsformErreichbarkeit / Steuerbarkeit > Ursache -> WirkungRekonstruierbarkeit /Beobachtbarkeit > Wirkung -> UrsacheStabilität (und Verzweigung) > VorhersageOptimalität (und Robustheit) > Betrachtung im Kontext
Söffker: Mensch und Automat: Modellbildung ...© für alle Darstellungen / Bilder bei SRS U DuE
Begrifflichkeiten II (und Annahmen)
Kausalität Von der Ursache zur Wirkung
Ursache Wirkung
i) zeitliche Reihungii) innere Verknüpfung
Grundlage der Betrachtung I: System
Grundlage der Betrachtung II: Wirkung
bei technischen Systemen:> physikalische Größen>> physikalische Effekte
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Söffker: Mensch und Automat: Modellbildung ...© für alle Darstellungen / Bilder bei SRS U DuE
Begrifflichkeiten III
Autonomieverschiedene Auffassungen: - energieautonom > autark
- bewegungsautonom > ohne Kabel- autonome Systeme > math. Beschreibung
>> die Fähigkeit eines Systems selbstständig und situations- sowie aufgaben- und zielbezogen zu entscheiden und zu interagieren
> unterschiedliche Grade der Autonomie:Adaptive Regelung > programmierte Reaktion > lernfähiges System
Intelligenzverschiedene Auffassungen: - angemesse Reaktion eines Systems auf
seine Umwelt (> Adaption, > Eigenschaft)- ‚do the right thing in the right moment‘
>> aus ‚Erfahrungen‘ / (> aus der Interaktion heraus) zu lernen unddas Verhalten aufgaben- und zielbezogen anzupassen
Söffker: Mensch und Automat: Modellbildung ...© für alle Darstellungen / Bilder bei SRS U DuE
Rückkopplung I
Begriffe:- System > Strecke- Rückführung > Regler- Interaktion:
Dynamik des Regelkreises
Aufgabe des Ingenieurs: Auslegung des Reglers > Beeinflussung der Dynamik > Realisierung 'höherer' Ziele
Höhere Ziele:- Stabilität- Dynamik- Robustheit- ...- Selbstständiger Ablauf > Automatisierung
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Rückkopplung II Nutzung bereits in der Antike
Erste ‚bewusste, industrielle Nutzungen:18./19./20. Jhrdt.: mechanische
Rückführungen> Dampfmaschine
> V1-Fluglageregelung
20. Jhrdt: pneumatische/elektrische/hydraulische Rückführungen20./21. Jhrdt: “ + Rückführung von Informationen
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Regelkreis II: Zusammenstellung
System / Strecke:
Rückkopplung / Regler:
Ziel:
'Wer' legt wannRückführung aus?
Kennzeichen von Strecke / Regler || Annahmen:
Wiss. 'Hoch'zeit:
technisch, ein Eingang, ein AusgangVerhaltensweise (VW) fest
mechanisch, pneumatisch, elektrisch ein Eingang, ein Ausgang, VW fest
Dynamik, Stabilität, Robustheit
Mensch legt vorweg R. aus
Struktur VW fest / Größen: physikalischOptimierung durch Einstellparameter
40er/50er/60er Jahre 20. Jhrdt.
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Mehrgrößensysteme
Vernetzte Zusammenhänge / vernetzte Systeme
> Vernetztes Denken Erfassen / Beschreiben komplexer Zusammenhänge
> Vorhersage komplexer Zeitverläufe
>> ‚Grenzen desWachstums‘(Club of Rome)
(Forrester, World Dynamics, 1972)
Söffker: Mensch und Automat: Modellbildung ...© für alle Darstellungen / Bilder bei SRS U DuE
Mehrgrößensysteme II
Heute: > Analysetechniken (Beobachtbarkeit / Steuerbarkeit)> Nichtlineare ZusammenhängeSRS:> Elastische mechanische Systeme (Roboter, Rotoren, Bleche, …)> Robuste Beobachtertechnik (PI-Beobachter)
Wozu?
Virtuelle Sensorik (‚Messen ohne zu Messen‘)(Zustände, äußere Größen)
- Fehlerdetektion / Schadendiagnose- Modellvalidierung- Systemüberwachung
Robuste Regelung komplexer Systeme
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Beispiel: Stabilisierung (Regelung) eines inversen, elastischen Pendels
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Mehrgrößensysteme: Zusammenstellung
System / Strecke:
Rückkopplung / Regler:
Ziel:
'Wer' legt wannRückführung aus?
Kennzeichen von Strecke / Regler || Annahmen:
Wiss. 'Hoch'zeit:
mathematisch beschreibbar, MIMO Verhaltensweise (VW) fest
wird mathematisch bestimmt undproblemadäquat realisiert
Analyse, Synthese der Dynamik
Mensch, vorher
Struktur VW fest, Größen sindmathematische Größen (Signale, Funktionen)Auslegung auf Basis höheren Prinzips
60er/70er/80er Jahre 20. Jhrdt.
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Beobachtungen zuEntwicklungen und Entwicklungszielen im Bereich autonomer Systeme / intelligenter technischer Systeme:
Entkopplung des bedienenden Menschen vom System- Gefährdungen- Kostengründe- Politische Gründe
Autonomieerhöhung der Fahrzeuge- Eigenschutz- Technische und kommunikationstechnische Gründe- Erhöhung der Funktionalität und Einsatzflexibilität
>> Produktion: Mensch als Supervisor>> Komplexe Systeme: Miteinander von Mensch und Maschine /> Automat
>> Variable situative Aufgabenteilung zwischen Mensch und Maschine
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Neue Aufgabenfelder der Automatisierungstechnik:
- Regelungen für komplexe Systeme- Automatisierte Lösung komplexer Aufgabenszenarios- Geeignete Integration menschlicher Bediener
zur Entscheidungsfindung / zur Überwachung / für komplexe Aufgaben- Realisierung von Aufgaben in unbekannten Aufgabenszenarien
(Steigerung der Flexibilität)
Fragestellungen:
Wie lassen sich komplexe Aufgabenszenarien beschreiben?
Wie lässt sich die Flexibilitätsteigerungz.B. durch Lernen bei technischen Systemen realisieren?
Wie läßt sich die Aufgabenverteilung zwischen Mensch- und technischem System aufgabenoptimal und situationsbezogen optimieren?
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Zeit
Automatisierungstechnik
50/60er 70/80er 90/00er Jahre
Gerätetechnik /Mess- und Regelungstechnik
Regelungstechnik
Prozessinformatik
Mensch-Maschine-Systeme
Agentensysteme
Nichtlineare differenzial geometrische Sichtweise
Gerätetechnik ? SISO
Mathematische Darstellung ? MIMO
Softcomputing / Intelligent Control
Kognitive technische Systeme
MSR
Zeit
Von der Regelungstechnikzur Automatisierungstechnik
zu ...
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Mensch-Maschine-Interaktion IBeispiel: Steuerung, Regelung und Überwachung des Zugverkehrs
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Mensch-Maschine-Interaktion IIBeispiel: Steuerung, Regelung und Überwachung des Zugverkehrs
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Mensch-Maschine-Interaktion III
Wie lässt sich diesichtbare, messbare,hörbare Interaktionabbilden?
(Clauß (Diplomarbeit), Söffker, 1996)
Handlung:Fdl O schreibt irgend etwas auf.
06:47
Handlung:Fdl O legt Rangierfahrt von oben nach Kabel vor die vorlegte Rangierfahrt für die Lok aus G1.Zwei Loks werden letztlich in Richtung Kabel hintereinander stehen.
Text:Fdl O:Fdl W:Fdl O:
Guck mal da, steht der immer noch der Penner.Das ist ja nicht zu fassen so was.Weißte was ich in der Zeit mache, da fahr ich mir schon mal oben die Lok ehin e Ausfahrt nach eh Kabel rein für den 2413.
Text:H:Fdl O:H:Fdl O:Mi:Fdl O:H:Mi:Fdl W:Mi:
Ja das schaffste noch. Klar.Dank dem Mitarbeiter da oben, der uns hängen läßt.Ich hab's ihm extra gesagt...ich weiß. Ich weiß. Das hat ja auch wunderbar geklappt.Schönen guten Morgen Hpf. In G 8 6965 kommt da ein Rangierer?Jagst ihm mal einen hin Heinz?Ja, schönen guten Morgen. Ja sicher kommt en Rangierer.Bin im Steuerwagen.Ja wir sagen Bescheid.aa sieben ab.
/Ba/
/Bc/
/Bb/
/Bd//Be/
/Bf//Bg/
Handlungen Kategorisierung derFehlleistungen
Fdl O gerät unter Zeitdruck
Rangierfahrer der Lok 1 fürIR 2516 fährt zu langsam
Lok 2 für IR 2413 wirdirregulär in die Nähegeholt, um später Zeit zusparen
Lok 2 benötigt mehr Zeitals geplant
Lok 2 steht im Weg, Lok 1kann nicht weiterfahren undversperrt Weiche zurEinfahrt in Gleis 1
Fdl O bildet Umfahrstraße,die die Gleise 2 und 23versperrt
Übergang zum Normal-betrieb
Fehler imEntscheidungsverhalten
Aktionismus
GleichzeitigeZielbehandlung
Nichtbeachtung vonFriktionen
FehlendeSelbstreflexion
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Mensch-Maschine-Interaktion IVa
AbstraktionundAggregationführenzu einerStandardisierungundReduktionder Handlungs-elemente
( Gielg (Diplomarbeit), Söffker, 1998)
T/H Zeit Inhalt B1 B2H
T
H
10:50 Fdl O will Rangierfahrt aus Gleis 2 (titscht auch) nach Schwerte legen(große Kreisbewegung, ohne titschen). Eine Sperrung liegt in diesemGleis, die eine KF-pflichtige Sperrumfahrung verlangen würde.SA1 SA2 S1
SE1
OV1
O1
O2
O3
= Rangierfahrt steht in Gleis 2= Sperrung eines Gleisabschnittes in der Ausfahrt Schwerte= Richtungswechsel im Schwerter Gleis= Gleis 17= RFS einrichten →= Startfeld wählen → S4 = Feld angenommen →= Zielfeld wählen → S5 = Feld angenommen →= verarbeiten → S6 = Fahrstraße eingerichtet → S3
SA1 ↓ OV1
↓S1
↓OV1
↓SE1
SA1 ↓ OV1
Bricht dieAusführungab.
Fdl O: Diese blöde Sperrumgehung da. S1 ist nichtmitgeplantemWegerreichbar.
loe, FF, Startfeld in Gleis 2, Zielfeld Westhofener Gleis V, will nach KFgreifen, schaut auf Bildschirm
O1 O2
S2
S3
OV1 → S4
O3
S4
= löz, Löschen des letzten eingegebenen Zeichens= Sperrumgehung, Fahrstraßenfeld S (KF-Pflichtig und relevante Lupe nötig)= Lupe aufrufen= relevante Lupe benutzbar = Fahrstraße durch Gleissperrung vorgelegt, durch= KF-Taste bedienen abgeschlossen werden= RFS durch Gleissperrung gelegt
O1 ↓ SA1
↓O2
↓S3
↓OV1
↓S4
Lupe fehltOV2 → S2
Aktionabgebrochen
T Fdl O: Ahh, Lupenbild. Da schalt ich jetzt keine neue Lupe für auf. Neuer Plan
H loe, stellt Rangierfahrt aus Gleis 2 nach Abstellgleis
S5 = Richtungswechsel im Abstellgleis O4 ↓ SA1
↓OV1
↓S5
↓OV1
↓SE1
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Mensch-Maschine-Interaktion IVb
( Gielg (Diplomarbeit), Söffker, 1998)
Grafische Darstellung der Handlungssequenz:
Hypothese / Plan:
SA1 → OV1 → S1 → OV1 → SE1
SA1 → OV1 SA1 → O2 → S3 → OV1 → S4
ausgelassen
SA1 → OV1 → S5 → OV1 → SE1
Tatsächlicher Verlauf:
O1
↓SA1
neu: SA1 → OV1 → S6 → OV1 → SE1
↓OV1
O3
↓S5
↓OV1
↓SE1
zurück ↑
abgebrochen
zurück ↑
OV2 → S2
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Mensch-Maschine-Interaktion VI (und Annahmen)
Kausalität Von der Ursache zur Wirkung
i) zeitliche Reihungii) innere Verknüpfung
Welche Beschreibungsform ist geeignet? (techn./physik. Größen => Information) Höhere Ziele: - Stabilität / Dynamik /- Robustheit - Beobachtbarkeit - Steuerbarkeit - Selbstständige Ablauf > Automatisierung
Söffker: Mensch und Automat: Modellbildung ...© für alle Darstellungen / Bilder bei SRS U DuE
Qualitative Modellbildung I(strukturvariabler Systeme)
(Söffker, 1998f, 2001, 2003)
Situation:Der Begriff Situation beschreibt einen festen Problemzusammenhang und grenzt damit ein System nachinnen und außen ab.
Die Situation besteht aus einer inneren Struktur, welche durch Merkmale (C) und die sie bildenden Zusammenhänge (r) in geeigneter Weise beschrieben werden kann.
Die Situation kann z.B. graphisch illustriert werden.
r1
C1
C2
C3
C4
r2
r3
r4
C1
C2
C3
C4
C2
C3
C4
r2
r3
C1
r4
r1
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Qualitative Modellbildung II(strukturvariabler Systeme)
(Söffker, 1998f, 2001, 2003)
Operator:Operatoren repräsentieren qualitative Zusammenhänge in derrealen Welt. Derartige Zusammenhänge können konstitutiv(innerhalb von Situationen) oder aktiv (zur Beschreibung vonÄnderungen / Handlungen) sein. Operatoren bilden damitauch die Kernelemente menschlichen Wissens, als mentale Elementeim Kontext des Konstruktes mentaler Modelle ab.
Die Funktionalität eines Operators wird als Ausgang (F), als 'Eingänge'werden explizite und implizite Voraussetzungen zur Realisierung vonF(eA, iA) angenommen.
O
eA1
eA2
eA3
iA1
C
F1
eAx
iAx
C
: Funktion / (Charakteristic)
: Voraussetzung
: Explizite Voraussetzung
: Implzite Voraussetzung
: Kommentar
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Qualitative Modellbildung III(strukturvariable Systeme Kognitive Systeme z.B. MMS)
'Ist'
Ziel S2
'Soll'S2 : S1, (O3, O2, O4)
O2 O4
A2
O1
O3
B2
D2
R1' R2'
A2
O1
B2
D2
O3 O2
C2
R2
A2
O4
B1
D2
O3 O2
C2
Start S1
O3
A1
O1
O2
B1
D1
R1
Beschreibungsform auf Basisvon angenommenen Zusammenhängen der Welt Notwendig:- Modellwissen > Menschen > 'Regler'- Steuerbarkeit- Beobachtbarkeit
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Qualitative Modellbildung IV(strukturvariable Systeme Kognitive Systeme MMS)
Zahlreiche Arbeiten (SRM, U Wuppertal):- Klassifikation menschlicher Fehler, 1998-2001- Menschliches Lernen (bei Computerspielern), 1997-2001- Rekonstruktion mentaler Modelle aus Interviews, 1999-2001- Unfallrekonstruktion (BirgenAir Flugzeugabsturz), 1997- Typisierung von Fehlentscheidungen von Gruppen, 2000-2001
(> Diplomarbeiten SRM, U Wuppertal; Habilitation Söffker 2001)
Auseinandersetzungmit der Umwelt
MentalesModell
Planen
liefert
Verh
altens
weise
nVorwegnahm
e der
Interaktionen
liefertmentale Konstrukte
innereProzesse
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Example: Human player with computer game (Laboratory situation)
Exa mple: Huma n player with computer g (Labo ratory situa tion)
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Aktions-ebene
Fehler-klassifikationnach Dörner
Erläuterung,Bilder
Normal
Real
Wissens-ebene
Zeit
Aussagen
O4;O1F1,2,3,4|O1F1(3x);O6;O1F2;O1F3;O1F4|O1F2;O1F1;O1F3;O1F4;O1F5
(O1)F1,2,3,1,4
O2
O6
O5
O4
O3
O1
O7
Magische Hypothese
"weil da dreiauf einmal waren"
so schnell, dases trotzdem zurSeite fällt
Magische Hypothese,keineTeilzielbildung,Nebenwirkung
Magische Hypothese,fehlendeSelbstreflektion
xxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxx/ / / / / / / / / / / / / / / / / / / / / / / / / / Z(O2(iA2)xxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxx
xxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxx
xxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxx
stellt mit sicht-lichem ErstaunenO2(iA2) fest
Bild a,b Bild c, d Bild e
Offline reconstruction of operators and situations for agiven HMI, here: Reconstruction of learning processes by analyzing HMI
Söffker: Mensch und Automat: Modellbildung ...© für alle Darstellungen / Bilder bei SRS U DuE
I.: Also der Wagen hat ABS.A.: Der hat ABS, ja.I.: Das ist Dein erster Wagen mit ABS, höchstwahrscheinlich.A.: Ja.I.: Hast Du vorher schon mal sowas gefahren?A.: Mit ABS?I.: Ja.A.: Nein.I.: Ah, das noch nicht. Und jetzt hier bei diesem Winterwetter, konnte man da wat von merken?A.: Es kommt darauf an, also ich sage mal, am Freitag, wo et geschneit hat, habe ich den Wagen stehen lassen deshalb.I.: Ach so.A.: Ich habe aber persönlich bisher nur Gutes von ABS gehört.I.: Ja...und worin besteht die Wirkung vom ABS, wofür ist das gut?A.: Damit, wenn ich ne Vollbremsung mach', damit ich dann auch noch lenken kann. Die meisten Leute machen ja den fehler, sehen wat, treten voll in die Bremse und können dann nicht mehr lenken, weil, bei den Autos ohne ABS kannste ja dann nicht mehr lenken.I.: Hmm, und wie funktioniert dat jetzt so...?A.: Wie gesagt, bei dem weiß ich et nich', weil ich noch nie en Wagen mit ABS hatte.I.: Wodran denkt man, wenn dat ABS wirkt, ist Dir was bekannt?A.: Ja, dat hat man mir gesagt, dat die Bremse anfängt zu rattern.I.: Ach so, Und was passiert da technisch, wird da irgendwie...?A.: Mehr oder weniger, ich geh mal davon aus, wie 'ne Stop and Go-Bremse.I.: Ach so, der Bremsdruck wird zurückgenommen und wieder aufgebaut. Und fühlst Du Dich jetzt sicherer mit dem Auto?A.: Auf alle Fälle.I.: Und fährst Du da auch schneller, weil Du Dich sicherer fühlst?A.: Nö.I.: Das nicht, ganz normal weiter...A.: Bin ich auch früher.I.: Ja..., ist es auch denkbar, daß das ABS Nachteile hat?A.: Bestimmt. Weil sich viele Leute drauf verlassen, auf das ABS. Deshalb hat ABS bestimmt gewisse Nachteile, weil viele Leute denken: "Ich habe ABS, mir kann ja relativ wenig passieren, da ich ja immer lenken kann, also könn' wa ruhig wat dichter auffahren".I.: Hmm ja, das wäre natürlich ein negatver Effekt, ja.A.: Ein negativer Nebeneffekt davon, wobei es bestimmt auch sehr viele Vorteile hat.I.: Ja..., vielen Dank für das Gespräch!
Offline reconstruction of operators and situations for agiven MMI,here: Reconstruction of mental maps from interviews I
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Bremsen(Vollbremsung)
Stotter-effekt
Sicherheits-gefühl
Lenkbarkeit
Mensch
Auto-nutzung
ABS
Verhaltenanderer
Menschenbzgl.
Kfz-Nutzung
psycholog.Effekt aufAndere
Unveränder-lichkeit desFahrverhaltens
Abstands-verringerung
Offline reconstruction of operators and situations for agiven HMI,here: Reconstruction of mental maps from interviews II
( together with A. Groß, Linguistics; Diploma Thesis Kretschmann 1999 )
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Verg
an-
genh
eit
Men
sch
-M
asc
hin
e
R11
A1
B1
C1
D1
E1
F1
Zuku
nft
E 1
R11
A1
B1
C1
D1
E1
Bedien-terminal Reales technisches System:
Beispiel: Kraftwerk
Sch
nit
t-st
ell
e
Interagierender Mensch
R11
A1
B1
C1
D1
F1
E1
R11
A1
B1
C1
D1
E1
F1
Lernen:Mechanismen zum
Aufbau und zurKorrektur des
mentalen Modells
Mentales Modellder Realität
Planen: MentaleVorwegnahme der
Zukunft
=
?≠
FunktionsorientierteAbbildung der
Wirkzusammenhänge destechnischen Systems
durchSituations-Operator-Modelle
Wechsel-
wirkung
(5)
(7)
(4)
(6)
(1)
(6)
(2)
(3)
Realität
Mensch-Maschine-System aufBasis der SOM-Beschreibungsmethodik
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Söffker: Mensch und Automat: Modellbildung ...© für alle Darstellungen / Bilder bei SRS U DuE
MMS – SOM II
Systemtheoretische Betrachtungder Mensch-Maschine-Interaktion:
- Beschreibungsform >> SOM-Ansatz - Beobachtbarkeit >> abhängig vom mentalen Modell und den kognitiven Fähigkeiten- Steuerbarkeit >> abhängig vom mentalen Modell und den kognitiven Fähigkeiten- Selbstständiger Ablauf ?? - Stabilität ??
Söffker: Mensch und Automat: Modellbildung ...© für alle Darstellungen / Bilder bei SRS U DuE
MMS –SOM III
(Söffker 2001)
Realität
Wahrnehmungsfilter
Men
tales Modell
S ig n a le
M e r k m a le
A k tio n
Realität
H
a n d l u n g s o r g a n i s a t i on
Mentale und körperliche Fäh
igke
iten
SzenenVerständnisK
ognitive Funktione
n
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Söffker: Mensch und Automat: Modellbildung ...© für alle Darstellungen / Bilder bei SRS U DuE
Mensch-Maschine-Systeme: Zusammenstellung
System / Strecke:
Rückkopplung / Regler:
Ziel:
'Wer' legt wannRückführung aus?
Kennzeichen von Strecke / Regler || Annahmen:
Wiss. 'Hoch'zeit:
Qualitativ/quantitativ beschreibbarVerhaltensweise (VW) variabel
Mensch realisiert die Interaktionsituativ, problemadäquat, zielorientiert
Stabilisierung
normal: der Konstrukteur anomal: der situativ agierende Mensch
VW der Strecke nur im Normalfall bekanntansonsten: Lernen, Denken, Planen erlaubt angepasste, flexible Reaktion
-
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Konzeption des Über-wachungs-automaten
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Erfassung der Szene und der Aktion durch Sensor-systeme
Sensorebene des Überwachungsautomaten
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Verarbeitungsebene des Automaten
Beschreibung der Situation als Merkmalsvektor
Auswahl des Operators
Basisoperatorbibliothek
Auswahl des Metaoperators
Metaoperatorbibliothek
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Söffker: Mensch und Automat: Modellbildung ...© für alle Darstellungen / Bilder bei SRS U DuE
Ermittlung der Informationen der komplexen Szene durch geeignete Sensorik
Verarbeitung mehrerer Sensordaten durch Algorithmen, Fuzzy-Logik …
Abbildung der komplexen Szene durch Merkmalsvektor als Situation
Beispiel für die Merkmalsextraktion
Söffker: Mensch und Automat: Modellbildung ...© für alle Darstellungen / Bilder bei SRS U DuE
Blinken links
Blinken rechts
Blinker zurücksetzen
Nach links Ausscheren
Nach rechts Ausscheren
Fahren
Beschleunigen
Verzögern
Bremsen
...
Basisoperatoren
Abbildung der Handlung/Aktion des Fahrers
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Ein Parameter oder
mehrere Parameter für das Merkmal möglich
Voraussetzungen Funktion
Direkte Änderung des Parameters eines Merkmals
Änderung von anderen Parametern möglich
Beispiel eines Basisoperators
Söffker: Mensch und Automat: Modellbildung ...© für alle Darstellungen / Bilder bei SRS U DuE
Analyseebene des Überwachungsautomaten
Überprüfung nach Voraussetzungen
Überprüfung nach Ziel
Zieltransformation
Überprüfung nach Fehler
SOM-basierte Darstel-lung der Fehl-handlungsstruktur
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Söffker: Mensch und Automat: Modellbildung ...© für alle Darstellungen / Bilder bei SRS U DuE
Szene
Aktueller OperatorSituation
Beispiel einer Sequenz
Söffker: Mensch und Automat: Modellbildung ...© für alle Darstellungen / Bilder bei SRS U DuE
Szene
Situation
Ziel „Schnell vorankommen“
nach Voraussetzungen nach Ziel
Funktionsweise des ÜberwachungsautomatenOperatoren Operatoren
- Blinken links
- Verzögern
- Bremsen
1. Blinken links
2. Verzögern
3. Bremsen
- Blinkerzurücksetzen
- Nach linksAusscheren
- Verzögern
- Bremsen
1. Nach linksAusscheren
2. Blinkerzurücksetzen
3. Verzögern
4. Bremsen
- Blinkerzurücksetzen
- Verzögern
- Bremsen
1. Blinkerzurücksetzen
2. Verzögern
3. Bremsen
- Blinkenrechts
- Fahren
- Beschleunigen
- Verzögern
- Bremsen
1. Beschleunigen
2. Fahren
3. Blinkenrechts
4. Verzögern
5. Bremsen
- Fahren
- Verzögern
- Bremsen
1. Fahren
2. Verzögern
3. Bremsen
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Söffker: Mensch und Automat: Modellbildung ...© für alle Darstellungen / Bilder bei SRS U DuE
Strukturierung der Komplexität der Interaktion
Söffker: Mensch und Automat: Modellbildung ...© für alle Darstellungen / Bilder bei SRS U DuE
AutonomesSystem(Ziel: situative, flexible, zielgerichtete Interaktion mit unbekannten Umwelten)
AktorenRäder/Motoren
Greifer
SensorenVideokamera
Laserscanner
Sonarsensoren
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Söffker: Mensch und Automat: Modellbildung ...© für alle Darstellungen / Bilder bei SRS U DuE
Implementierung
Client/Server-Struktur:
Client fordert die vorgefilterte Situation ständig an
Auswahl und Senden von Operatoren im Lern- oder Planungsmodul
Client ist bekannt, ob gerade ein Operator ausgeführt wird
Erfahrungen werden in einer Datenbank gespeichert
(SRS: Ahle, Olle 2005)
Söffker: Mensch und Automat: Modellbildung ...© für alle Darstellungen / Bilder bei SRS U DuE
RealizationTest in lab environment
scen
esSO
M-a
ppro
ach
actual situation
desired situation☺ ☺
actualsituation
desiredsituation☺ ☺[Ahle und
Söffker 2005]
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Söffker: Mensch und Automat: Modellbildung ...© für alle Darstellungen / Bilder bei SRS U DuE
Realisierung der flexiblen, zielorientierten und situativen Interaktion I
(SRS: Ahle, Olle 2005)
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Realisierung der flexiblen, zielorientierten und situativen Interaktion II
(SRS: Ahle, Olle 2005)
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Söffker: Mensch und Automat: Modellbildung ...© für alle Darstellungen / Bilder bei SRS U DuE
System / Strecke:
Rückkopplung / Regler:
Ziel:
'Wer' legt wannRückführung aus?
Kennzeichen von Strecke / Regler || Annahmen:
Wiss. 'Hoch'zeit:
Unbekannte Umwelt, Verhaltensweisen (VW) variabel
Automat ist lernfähig und adaptiert sich:situativ, problemadäquat, zielorientiert
Realisierung vorgegebener Ziele
abstrakt: der Konstrukteursituativ: der Automat (lernt, plant, beoachtet)
'Welt' ist strukturierbar, kognitiveRoutinen plus SOM-Strukturierungerlauben Lernen, Sensorik/Aktorik ausreichend
21. Jhrdt. (> Kognitive Technische Systeme)
Kognitive Technische Systeme – Autonome Systeme
Söffker: Mensch und Automat: Modellbildung ...© für alle Darstellungen / Bilder bei SRS U DuE
Zusammenfassung
• Dynamische Systeme: Ein- und Mehrgrößensysteme
> Mensch-Maschine-Systeme > Autonome Systeme
• Beschreibungsform:- Beschreibungsform: SituationOperatorModell>> Komplexitätsreduktion mit einem hierarchisierbaren, hybriden Ansatz- Beschreibung menschlicher Interaktion: Lernen, Planen, ...- Repräsentationsebene:
> Basis zur Realisierung kognitiver technischer Systeme
• Von der Regelungstechnik zur Automatisierungstechnik:> Integration menschlicher Bediener in komplexe Szenarien> Interaktion Mensch und Maschine / Automat> flexible, lernfähige Maschinen und Systeme
kognitives Automobil // integrierte Fahrerüberwachung