Kognitive Architektur

AutoCrane verfügt über ein zentrales, prädiktives Weltmodell, in dem das Wissen („Belief“) über den eigenen Systemzustand und die Umgebung in einer kohärenten Form gesammelt, gefiltert, integriert und kontinuierlich aktualisiert (prädiziert) wird.

Eine übergeordnete deliberative Ebene trifft grundlegende Entscheidungen über das aktuell zu verfolgende Ziel („Desire“), wie zum Beispiel „Warteposition einnehmen“ oder „Lkw entladen“. Innerhalb von KAI ist diese Ebene als endlicher Automat realisiert, dessen Zustände die Prozessschritte des Kunden abbilden. Die Übergänge (Transitionen) basieren auf einfachen prädikatenlogischen Regeln, die aus den Informationen des Weltmodells gespeist werden. Externe Befehle – ob vom Kranführer oder von einer übergeordneten Systemsteuerung – werden als „externe Anfragen“ erfasst und auf dieser Ebene verarbeitet.

KAI bricht das aktuelle Ziel anschließend in Zwischenschritte und schließlich in konkrete Aktionen herunter – bis hin zu den Steuerbefehlen für die einzelnen Achsen des Krans. Dieser Teil der Entscheidungsfindung und Steuerung ist auf Basis einer hierarchischen, verhaltensbasierten Architektur implementiert.

Einzelne Verhaltensweisen (Behaviors), wie „Greifer öffnen“, „Holzstämme umschließen“ oder „Last anfahren“, besitzen spezifische Vorbedingungen, Einschränkungen (Constraints) und Nachbedingungen. Diese sind rekursiv in komplexe Strategien verschachtelt und nutzen lediglich zwei verschiedene Arbitrierungsmethoden: Prioritätenlisten und Sequenzen. Diese Methoden wählen unter Berücksichtigung des aktuellen (Zwischen-)Ziels, des Zustands im Weltmodell sowie der Vor- und Rahmenbedingungen das auszuführende Einzelverhalten („Intent“) aus. Das gewählte Verhalten berechnet daraufhin den konkreten Steuerbefehl, der an den Kran gesendet wird.

Die Entscheidung über das aktuelle (Zwischen-)Ziel wird nicht – wie in klassischen Planungsansätzen – in großen Zeitabständen getroffen und dann über lange Zeiträume ausgeführt, sondern findet in jedem einzelnen Zyklus statt. Dadurch ist die KI in der Lage, unmittelbar auf Änderungen im Systemzustand oder in der Umgebung zu reagieren.

Die zentrale Verarbeitung und Befehlsgenerierung innerhalb von KAI ist sequenziell und synchron organisiert, vergleichbar mit einem klassischen Regelkreis: Die Sensorinformationen werden verarbeitet, in das Weltmodell integriert und anschließend wird vom aktuellen Ziel ausgehend die Entscheidung für das auszuführende Einzelverhalten generiert und in einen Steuerbefehl formuliert. KAI durchläuft diesen zentralen Zyklus in der Hauptsoftware aktuell mit einer Zykluszeit von 50 ms.

Das Weltmodell enthält einen „Transformationsbaum“ – eine aus der Robotik entlehnte Methode der Kinematik (Vorwärts- und Rückwärtskinematik). In diesem Baum wird die Beziehung aller Gelenke und Komponenten des Krans sowie der angebundenen Sensoren beschrieben und entsprechend der Bewegungen kontinuierlich aktualisiert. Der Transformationsbaum ermöglicht es uns, Koordinaten aus dem Referenzsystem jedes Sensors und Gelenks in jedes beliebige andere Referenzsystem zu transformieren. So lassen sich gemessene Gelenkwinkel mühelos in eine Position in kartesischen Koordinaten umrechnen – oder umgekehrt eine Zielposition in kartesischen Koordinaten in die entsprechende Position und Bewegung im Gelenkraum (Achskoordinaten) überführen.



Jeder von KAI berechnete Befehl wird auf erkennbar unsicheres Verhalten geprüft, bevor er an die SPS (Speicherprogrammierbare Steuerung) des Krans übermittelt wird. KAI nutzt hierfür eine in der Sicherheitstechnik gebräuchliche Simplex-Architektur: Ein Sicherheits-Monitor („Safety Overseer“) überwacht dabei den Output und greift bei der Verletzung einfacher Regeln sofort ein. Er modifiziert die Systemausgabe so, dass jederzeit der sicherstmögliche Zustand gewährleistet ist.