Schwerpunkt der Fakultät: Human-Centered Cyber Physical Systems

1. Relevante Forschungsaktivität

Der Lehrstuhl SRS entwickelt und forscht an methodischen Fragestellungen zur Modellbildung der Mensch-Maschine-Interaktion sowie zur mensch-basierten Automatisierung. Neben qualitativen Beschreibungsmitteln kommen hierbei KI-Methoden aus dem Bereich des maschinellen Lernens sowie verwandte Beschreibungsansätze zum Einsatz. Besonderer Fokus liegt auf der Verlässlichkeit getroffener Aussagen z. B. bei der Modellbildung, der Situationsbeschreibung, - erfassung wie –erkennung, der Überwachung und Assistenz des menschlichen Interaktionsverhaltens z. B. bei der Fahrzeugführung. Die Gestaltung einer verlässlichen und sicheren Führung von Maschinen und Fahrzeugen mit Hilfe interaktiver Interfaces und Schnittstellen unter Nutzung von automatisierten Planungs- und Entscheidungsalgorithmen ist ein wichtiges Anwendungsfeld aller Methoden.

 

2. Projekte und Kooperationen

Die Projektforschung wird im Rahmen industrieller Projektforschung sowie der Eigenforschung durchgeführt. Es besteht eine institutionelle Kooperation mit dem Institut für Verkehrssystem-technik des DLR in Braunschweig. Im Rahmen der Etablierung der Workshopreihe ‚Kognitive Systeme‘ http://www.cognitive-systems-duisburg.de/ (mit A. Kluge 2011) sowie des gleichnamigen Onlinejournals wurde erstmalig ein Forum für wissenschaftliche Fragestellungen zwischen Automatisierungstechnik, Informatik und Psychologie etabliert.

 

3. Ausstattung

Der Lehrstuhl verfügt über einen professionellen Fahrsimulator einschließlich Eyetracker. Der Simulator kann mit einem realen Fahrantriebssimulator (skalierbar) für Fragestellungen der Fahrzeugführung von Hybridfahrzeugen kombiniert werden. Neben dem Fahrsimulator stehen Drohnen für die Realisierung von Rückfall- und Überwachungsebenen bei der autonomen bzw. semiautonomen Fahrzeugführung zur Verfügung.

 

4. Fünf ausgewählte Publikationen oder Patente

Hasselberg, A.; Söffker, D.: Petri-Net-based modeling of human operator’s planning for the evaluation of task performance using the example of air traffic control. IEEE Transactions on Human-Machine Systems, 2015, pp. 1-10.

Oberheid, H.; Hasselberg, A.; Söffker, D.: Know your options - analyzing human decision making in dynamic task environments with state-space methods. in: D. de Waard, N. Gérard, L. Onnasch, R. Wiczorek, and D. Manzey (Eds.): Human Centered Automation, Maastricht, the Netherlands: Shaker Publishing, 2011, pp. 285-300.

Hägele, G.; Söffker, D.: System Safety Surveillance and Control system concept for autonomous or semi-autonomous systems fall-back layer realization. ASME 2Dynamic Systems and Control (DSC) Conference, Minneapolis, Minnesota, USA, October 12-14, 2016.

Sarkheyli, A.; Söffker, D.: Feature Selection for Situation Recognition in Fuzzy SOM-based Case-Based Reasoning. IEEE  Conference on Cognitive Methods in Situation Awareness and Decision Support (CogSIMA), San Diego, USA, March 21-25, 2016, pp. 145-151.

Söffker, D.; Wang, J.; Schiffer, S.; Marx, M.; Fu, X.: Know your options - Interfacing consequences and forecasted performance analysis: A concept for the novel type of information system KYO-ICPA. 12th IFAC/IFIP/IFORS/IEA Symposium on Analysis, Design, and Evaluation of Human-Machine Systems, Las Vegas, Nevada, USA, August 11-15, 2013.