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Agenten, die im physischen Raum existieren, orientieren sich anhand
ihrer Wahrnehmung der Umgebung über Sensoren unter Zuhilfenahme
eines Weltmodells. In einer dynamischen Umgebung muss dieses
Weltmodell permanent den real herrschenden Gegebenheiten angepasst
werden. Stimmt eine Messung der Sensoren nicht mit den Daten des
Weltmodells überein, wird von einer Inkonsistenz gesprochen. An
dieser Stelle muss über die Ursache dieser Diskrepanz entschieden
werden. Hat sich in der realen Welt etwas verändert, muss also das
Weltmodell korrigiert werden, oder handelt es sich bei der Messung
um ein Artefakt oder den Defekt eines Sensors?
Bei einem einzelnen Agenten, der mit seinem lokalen Weltmodell
agieren muss, ist diese Frage schwer zu beantworten und erfordert
umfassendes Wissen über die abgebildete Welt und die verwendeten
Sensoren. In dieser Arbeit wird jedoch das Szenario eines globalen
Weltmodells betrachtet, das vielen Agenten gleichzeitig zur
Verfügung steht und von ihnen gepflegt wird. Im Falle einer
Inkonsistenz ist es also möglich, weitere Agenten hinzuzuziehen, um
das Ergebnis zu überprüfen. Das Gerüst dafür bildet das NEXUS
Konzept.
In dieser Arbeit werden verschiedene Verfahren vorgestellt und
bewertet, die aus einer Vielzahl verschiedener Messungen einen
einzigen Datensatz generieren. Zusätzlich wird ein mögliches
Pre-Processing der Daten untersucht, um stark abweichende Messwerte
zu erkennen und von der weiteren Verarbeitung auszuschließen.
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