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# System prepended metadata

title: Konzept
tags: [hsd, ' intelligente Systeme']

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title: Konzept
tags: hsd, intelligente Systeme
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# Konzept Autonomer Taxidienst

[Folien zur Aufgabenstellung](https://drive.google.com/file/d/1QnAWHWwPnnybhjY-qdizYiru0eP4h963/view)

> Sie wollen einen Taxi Service durch ein
selbstfahrendes, intelligentes Auto anbieten. Um dies zu
tun, benötigen Sie ein Investment. Sie bereiten ein
technisches Konzept und eine Präsentation für
potenzielle Investoren vor.
Bilden Sie Gruppen (max. 4 Personen) und entwickeln
Sie ein technisches Konzept und eine Präsentation
(max. 15 Slides).

```mermaid
gantt
    title Zeitplan
    dateFormat  DD.MM.YYYY
    Upload der Slides: a1, 05.05.2020, 3d
    Slides sind einsehbar: 10.05.2020
    Investment: 2h
```

- Upload der Slides: **07.05.** (23:59:59)
- Slides werden am **08.05.** ab ca. 12 Uhr einsehbar sein
- Investment: **10.05.** (23:59:59)

## (Mögliche) Quellen
[End to End Learning for Self-Driving Cars](https://drive.google.com/file/d/1z6JzEKCBaku-rEE_v77yH3zCcEK8R9Od/view)
[Natural Language Processing](https://monkeylearn.com/natural-language-processing/)
[Vortrag: "Verkehrswende selber hacken"](https://media.ccc.de/v/36c3-10881-verkehrswende_selber_hacken)
[Autonomes Fahren](https://mixed.de/tag/autonomes-fahren/)
[Öffentlich verfügbare Datensätze](https://ieeexplore.ieee.org/document/8317828)
[Bosch concept car](https://www.motorauthority.com/news/1120443_bosch-bringing-self-driving-car-concept-to-2019-ces)
[Subaru, Mazda, Toyota](https://www.digitaltrends.com/cars/subaru-and-mazda-team-up-with-toyota-on-self-driving-cars/)

{%youtube r428O_CMcpI %}

## Konzeptionelle Fragen
- ~~**Welche Sensoren werden benötigt?**~~
    - Abstandssensorik vorne / hinten
    - Schildersensor (Kamera)
    - Ultraschall
    - Radar
    - GPS
    - Mehrere Kameras als Backup
    - Lidar
    - 
- ~~Durch welche Technologie ist der Agent umgesetzt?~~
    – Was sind die Ein- und Ausgaben?
    
    **Eingaben:**
    - Kamerabilder von vorne, hinten seite
    -> Auswertung der Schilder
    -> Abstand
    -> Straßenverlauf
    -> 
    
    - Ultraschall und Radar (360°)
    -> Erkennen von Personen, Tieren und anderen Fahrzeugen (allgemein Umgebung)
    
    - GPS
    -> Standorterkennung
    
    - 
    **Ausgaben:**
    - Zum Steuern des Fahrzeuges
    -> Lenkeinschlag
    -> Motor ("Gas", Bremsen)
    
    - Weitere (sicherheitsrelevante) Ausgaben
    -> Licht (Abblend/Fern)
    -> Blinker/Warnblinker
    -> Wagen verriegelen/aufschließen
    
    - Weitere Ausgaben
    -> Sprachausgabe
    -> Ausgabedisplay im Innenraum
    

- **~~Wie funktioniert das Training?~~**
    
    - Das Training muss überwacht werden. Falls eine Person, Fahrzeug oder anderes Detail nicht erkannt wurde, muss manuell eingegriffen werden ([supervised learning](https://de.wikipedia.org/wiki/%C3%9Cberwachtes_Lernen)).
        - Trainingsdatensatz mit markierten Bildern & Videos
    - Virtuelles Training, um bspw. Unfallsituationen zu simulieren [(Nvidia Beispiel)](https://www.nvidia.com/en-gb/self-driving-cars/drive-constellation/) 
    - Imitierendes Lernen durch echte Fahrsituationen
    - Gegnerisches Lernen ([Malware Erkennung](https://mixed.de/kuenstliche-intelligenz-begriffe-erklaerung/), bsp manipulierte Strassenschilder etc) 
    - Lernen aus spezifischen Gefahrensituationen (-> Ziel Sicherheit). Unfälle und Gefahrensituationen simulieren um daraus zu lernen (Unfallberichte/Polizei statistiken als basis) [Beispiel](https://ieeexplore.ieee.org/document/8802678)

- **~~Woher kommen die Daten?~~**
    - Mietauto Dashcam+Sensoren (Personen können Autos kostenlos nutzen, dafür werden im Gegenzug Sensordaten aufgezeichnet. Daten im Anschluss auf Fahrfehler filtern/bewerten)
    - Bildererkennung
    - Strassenverkehrsordnung
    - ggf. Zurückgreifen auf bestehende Datensätze möglich, da die Aufnahme von Daten Zeit- und Kostenintensiv ist z.B.
        - [KITTI](http://www.cvlibs.net/datasets/kitti/)
        - [Karlsruhe Dataset](http://www.cvlibs.net/datasets/karlsruhe_objects/) Trainingsbilder zur Auto und Fußgängererkennung
        - [Udacity](https://github.com/udacity/self-driving-car/tree/master/datasets) (MIT-Lizenz)

- **Funktioniert meine Lösung für verschiedene Städte?**

    - vorest Konzentration auf EU (ähnliche Verkehrsordnung)
    - Städte müssen bei Besonderheiten eigenen Trainingsdatensatz liefern
    - Kartenmaterial für Städte notwendig


- **Überlegen Sie sich einen fiktiven Unternehmensnamen**
    - MoveMe
## Ideen
- ~~Wahl zwischen:~~
    - Geschwindigkeit
    - Fahrgemeinschaft
    - Kilometer / Umweltbewusstsein
    - Spendenfahrt
    - Sightseeing tour
- ~~Individuelle Einstellung der Passagiere~~
~~  Mood (Licht, Design, Musik, Fahrstil)~~
~~    Mischung/Kombination bei mehrern ~~Passagieren~~

~~- Nicht genutzte Fahrzeuge "halten sich in ~~~~Gegenden auf", in denen wahrscheinlich neue Passagiere sind -> vlt so etwas wie "auf unser Taxi müssen Sie nie länger als x Minuten warten"
~~- manuelle "Notbremse"~~
(https://github.com/openmobilityfoundation/mobility-data-specification) wird unterstützt
~~- Beschreibung der Umgebung (PAGE & PEAS)~~
~~- auch Personen ohne Smartphone sollen es nutzen können~~
- Wir benötigen mehrere Agenten
    ~~- autonomes fahren: Agent zur ~~Umgebungserkennung (Fahrspuren, Verkehrszeichen, Verkehrsteilnehmer)
    ~~- navigation: Agentz zur Auswahl/Vorhersage~~ der besten Route (Echtzeitdaten aktuelles Verkehrsaufkommen, Navigationsalgorithmus)
~~- ausschließlich Elektro-Autos?~~





##übrig


~~- gibt es Sicherheitszertifizierungen bzw. Möglichkeiten unser Produkt zu testen?~~
~~- Sichere Halteposition identifizieren (Personen nur an sicheren Punkten herauslassen)~~

    
~~- Automodelle (Komfort vs Effektivität)
    - Größe des Taxen (1, 2 , 5 Personen)~~

- [Mobility Data Specification]
~~- drehbare Sitze~~
- ~~- **Kann das System mit dem Kunden sprechen?**~~
    – Small Talk?
    – Wie ist das Sprachsystem umgesetzt?
    – Welche Technologien werden hier eingesetzt?
~~- **Welche Art von Technologien sind in dem Auto?**~~
    – AR, VR, MR?
        -> Fenster: Ort, Geschwindigkeit, Zeit bis Ankunft
        -> Spiele in MR
        -> sight seeing MR mit Informationen

### PEAS


| Performance Measure | Enviroment | Actuators |Sensors 
| -------- | -------- | -------- | --------|
| siehe Ziele?  | Straßenverkehr in Stadt, Land und Autobahn   |  Motor, Blinker, Bremsleuchten, Beleuchtung für Sicht/Kamera, Sprachausgabe, Ausgabedisplay im Innenraum   | siehe Sensoren|

### PAGE

| Percepts | Actions | Goals |Environment 
| -------- | -------- | -------- | --------|
| siehe Sensoren?  | Lenkwinkel, Beschleunigung, Bremsdruck, Gas, Blinker,    | siehe Ziele?    | Straßenverkehr in Stadt, Land und Autobahn|

### Environment
- partly observable
- multi agent (competitive)
- stochastic
- squential
- dynamic
- contious
    - state:
    - time:
    - percepts:
    - actions:


### Concept Cars
#### VW id Buzz
{%youtube CR7ctNMYFTA %}
#### Audio Aicon
{%youtube -2c3sbgjFs0 %}

## Ziele
1. Sicherheit
1. Regelkonformität
1. Effizienz
1. Für alle Gehaltsklassen

**### Meilensteine nach Unternehmensgründung

#### nach 6 Monaten
- Prototyp fertig
- Start in Ratingen

#### nach 1 Jahr
- Start in Düsseldorf und Köln

#### nach 2 Jahren
- Start in allen großen Europaweiten Städten

#### nach 5 Jahren
- weltweit verfügbar

#### nach 10 Jahren
- die meisten ländlichen Regionen sind erschlossen
- Integration in Bahnverkehr (Transportzüge)

#### nach 25 Jahren
- Transportdienstleistung zum Mars
