Ad-Hoc local danger warning
4. Fahrerassistenzsysteme
3.3 VCM: Ein Fahrzeugkontextmodell auf Basis des Context-Meta-Models
3.3.1 Elemente und Struktur des Fahrzeugkontextmodells
Die wesentlichen Entitäten, die im Zusammenhang mit kooperativen und prädiktiven Telematikanwendungen von Bedeutung sind, sind oensichtlich die Fahrzeuge selbst, sowie Interessensorte- bzw. Gebiete. Wie in Abschnitt 3.1.2 und 2.4 ausführlich dar-gelegt, basieren diese Anwendungen in besonderem Maÿe auf individuellen, verteilt beobachteten Kontextinformationen. Aus diesem Grund ist es von Vorteil, Beobach-tungen und deren Implikationen ins Zentrum der Wissensrepräsentation zu stellen und Beobachtungen direkt als Reikation der zugehörigen Entität zu betrachten. Daraus ergeben sich die folgenden drei Kernelemente des Fahrzeugkontextmodells als Instanz der Klasse der Entitäten des CMMs (siehe Abbildung 3.10):
Beobachtung Die Instanzen der Klasse Beobachtung repräsentieren konkrete Beobach-tungen von Sensorsystemen und abgeleitete höherwertige Kontextaspekte.Wie in Abschnitt 3.1.2 aufgezeigt, beinhaltet eine Beobachtung neben dem konkreten Beobachtungswert insbesondere Angaben hinsichtlich des Ortes und des Zeit-punktes der Beobachtung, sowie Qualitätsbeschreibungen wie die Genauigkeit und Zuverlässigkeit der Beobachtung.
Aggregat Über ein Aggregat können einzelne Beobachtungen, welche sich auf dasselbe Ereignis bzw. den selben Sachverhalt beziehen, zusammengefasst werden. Ag-gregate bestehen folglich aus einer Menge gleichartiger Beobachtungen.
<<Datentyp>>
Priorität
<<Datentyp>>
Dynamik
<<Datentyp>>
Distanz
<<Datentyp>>
mittlere Zeitstabilität
<<Datentyp>>
Einflussrichtung
<<Eigenschaft>>
Priorität
<<Eigenschaft>>
Dynamik der Veränderlichkeit
<<Eigenschaft>>
räumliche Gültigkeit
<<Eigenschaft>>
zeitliche Gültigkeit
<<Eigenschaft>>
Geltungs-richtung
<<Entität>>
Aspekt
<<Eigenschaft>>
Teilaspekt
<<Eigenschaft>>
beeinflusst
<<Qualität>>
Wahrschein-lichkeit
<<Eigenschaft>>
Teil von
<<Eigenschaft>>
besteht aus
<<Entität>>
Aggregat
<<Entität>>
Beobachtung
<<Eigenschaft>>
Beobachtungs-ort
<<Qualität>>
Genauigkeit
<<Qualität>>
Zuverlässigkeit
<<Datentyp>>
Ort
<<Qualität>>
Zuverlässigkeit
<<Eigenschaft>>
Aggregations-gebiet <<Qualität>>
Varianz
<<Datentyp>>
Gebiet
range range range
range range
domain
domain domain domain
domain
domain domain
range range
has Quality
range
range
domain
do-main range
<<Qualität>>
Beobachtungs-zeitpunkt
has Quality
domain
range
has Quality
has Quality has
Quality domain
Abbildung 3.10: Schematischer Überblick über das Fahrzeugkontextmodell
Kapitel 3 3.3 VCM: Ein Fahrzeugkontextmodell auf Basis des
Context-Meta-Models
Aspekt Die Klasse Aspekt generalisiert die zuvor genannten Entitätenklassen und er-möglicht die Abbildung des statischen Domänenwissen mit den gleichen Mitteln, wie dies für die eigentlichen dynamischen Beobachtungen der Fall ist. Insbeson-dere ermöglicht die Klasse der Aspekte dabei die Abbildung kausaler Korrela-tionen zwischen unterschiedlichen Aspekten, wie beispielsweise den Einuss von Regen auf die Eintretenswahrscheinlichkeit von Aquaplaning. Zudem können As-pekte mit weiteren beschreibenden Eigenschaften korreliert werden, beispielswei-se der Häugkeit des Auftretens oder der durchschnittlichen Gültigkeitsdauer.
Im Folgenden werden diese drei Kernelemente näher beschrieben.
Aspekt
Die Klasse Aspekt erlaubt es, das statische Domänenwissen über die einzelnen Kon-textaspekte abzubilden. Anwendungen auf Basis des VCM erhalten auf diese Weise aus der Wissensbasis neben dem dynamischen Kontextinformationen auch Wissen über die Zusammenhänge zwischen unterschiedlichen Aspekten, deren Eigenschaften und Cha-rakteristiken, und wie sie diese Verarbeiten können.
Aufgrund der Generalisierung von Beobachtungen und Aggregaten gelten die zuge-hörigen statischen Eigenschaften in gleicher Weise für deren jeweilige Instanzen und müssen somit lediglich einmal instanziiert werden. Aspekte weisen aus diesem Grund zwei (logische) Typen von Eigenschaften auf. Zum einen sind dies statische Eigenschaf-ten des Aspektes, insbesondere:
• die Priorität hinsichtlich des Einusses auf das Fahrgeschehen in Bezug auf ko-operative Assistenzsysteme (Eine ausführlichere Beschreibung der Notwendig-keit ndet sich in Kapitel 6).
• die typische Dynamik der Veränderung des Aspektes über die Zeit (siehe Ab-schnitt 2.3.2).
• der räumliche und zeitliche Wirk- bzw. Gültigkeitsbereich des Aspektes, sowie
• die von diesem Aspekt im Hinblick auf prädiktive Assistenzsysteme betroene Geltungsrichtung (siehe Abbildung 2.18 aus Abschnitt 2.4.3).
Zum anderen können auch Beziehungen zwischen Aspekten über Eigenschaften abge-bildet werden, insbesondere:
• Hierarchische Generalisierungen von Aspekten (subAssertionTypeOf ), wie bei-spielsweise Stau, stockender- oder zähieÿender Verkehr.
• Kausalitätsketten (causes), welche die kausalen Abhängigkeiten und Wechsel-wirkungen zwischen verschiedenen Aspekten spezizieren. Kausalitätsketten bil-den die wechselseitige Beeinussung des Zustands von Aspekten ab (siehe Ab-schnitt 3.1). Diese sind zusammen mit den Qualitätskorrelationen des Grades des Dafürhaltens, sowie der Zuverlässigkeit und der Genauigkeit insbesondere bei der Ableitung des aktuellen und zukünftigen Fahrkontextes von Bedeutung (eine ausführlichere Beschreibung hierzu ndet sich in Kapitel 5). Über derartige
Wirkbeschreibungen lassen sich zudem in gleicher Weise auch Bewegungskorre-lationen oder Ist-Teil-von-Beziehungen zwischen Entitäten abbilden, wie sie in Abschnitt 3.1 vorgestellt wurden.
An dieser Stelle sei angemerkt, dass das Kontext-Meta-Modell keine unmittelbaren Be-ziehungen zwischen Entitäten vorsieht, sondern diese über Eigenschaftskorrelationen abgebildet werden müssen, was zu einer komplexen Datenstruktur auf Instanzebene führt. Da im Fahrzeugkontextmodell jedoch im Wesentlichen die Beziehungen zwi-schen Entitäten auf statische Beziehungen zwizwi-schen Aspekten beschränkt sind (dem Domänenwissen), deren Zahl im Vergleich zu konkreten Beobachtungen dieser Aspekte vernachlässigbar klein ist, wirkt sich dies vor dem Hintergrund der vorgestellten be-obachtungszentrischen Instanziierung des CMMs nur geringfügig negativ aus. Auf eine Aufweichung der klaren Strukturiertheit des CMMs zugunsten einer besseren Perfor-manz wurde daher verzichtet.
Beobachtungen
Die Entität Beobachtung beschreibt eine konkrete Beobachtung eines Aspektes an ei-nem bestimmten Ort zu eiei-nem bestimmten Zeitpunkt, bzw. in der Verallgemeinerung auch aus Beobachtungen abgeleitete höherwertige Kontextinformationen. Eine neue Instanz der Klasse Beobachtung ergibt sich folglich entweder durch Analyse der Roh-sensordaten des eigenen Fahrzeugs, durch Empfang einer entsprechenden Nachricht von anderen Fahrzeugen, oder durch Ableitung kausal korrelierter Kontextinformationen.
Im Speziellen können die folgenden Eigenschaften mit einer konkreten Beobachtung korreliert werden (siehe Abbildung 3.11):
• Der Ort und Zeitpunkt der Beobachtung. Entsprechend der Überlegungen zur eineindeutigen und interoperablen Positionsangabe von Fahrzeugen (siehe bei-spielsweise [AGO03]) kann dabei neben der Angabe des Längen- und Breiten-grades zudem auch die aktuelle Fahrtrichtung (siehe Abbildung 3.12), sowie eine eindeutige Straÿenidentikation und eine relative Distanz zu einem denierten Wegpunkt auf dieser Straÿe als Positionsangabe speziziert werden.
• Die Zuverlässigkeit der bzw. das Vertrauen in die Beobachtung.
• Die Genauigkeit der Beobachtung.
• Der Grad des Dafürhaltens hinsichtlich der Richtigkeit der Beobachtung.
• Die Aggregatangehörigkeit der Beobachtung (Teil von).
Aggregat
Mittels der Klasse Aggregat können Beobachtungen zusammengefasst werden (siehe Abbildung 3.13). Die Beobachtungen werden dabei wiederum über eine Eigenschaft (besteht aus) mit einem Aggregat verbunden. Diese Eigenschaft stellt letztlich die Umkehrrelation der Teil von Eigenschaften der Beobachtungen dar. Wie für Beob-achtungen existieren auch für Aggregate weitere Eigenschaften, insbesondere ein dem Aggregat zugewiesener Ort (Beobachtungsort). Dabei können dem Ort des Aggregats
Kapitel 3 3.3 VCM: Ein Fahrzeugkontextmodell auf Basis des
Context-Meta-Models
<<Entität>>
Beobachtung
<<Eigenschaft>>
Beobachtungs-ort
<<Qualität>>
Genauigkeit
<<Qualität>>
Zuverlässigkeit
<<Datentyp>>
Ort range
domain
<<Qualität>>
Beobachtungs-zeitpunkt
hasQuality
<<Datenwert>>
Breitengrad
<<Datenwert>>
Längengrad
<<Datenwert>>
Richtung
<<Datenwert>>
Straßenname
<<Literal>>
xsd:float
<<Literal>>
xsd:string
<<Datenwert>>
Meter
<<Datenwert>>
Wahrschein-lichkeit
<<Datenwert>>
Zeitpunkt
<<Literal>>
xsd:datetime
<<Literal>>
xsd:float
<<Literal>>
xsd:float
<<Qualität>>
Grad des Dafürhaltens
<<Datenwert>>
Wahrschein-lichkeit
<<Literal>>
xsd:float
hasQuality hasQuality hasQuality
Abbildung 3.11: Eigenschaften der Klasse Beobachtung
wiederum Qualitätseigenschaften wie beispielsweise die aggregierte Zuverlässigkeit zu-geordnet werden. Bei diesem sogenannten Matching zwischen Beobachtungen muss überprüft werden,
• ob sich beide Beobachtungen auf den gleichen Aspekt beziehen,
• ob die Distanz der assoziierten Beobachtungsorte klein genug ist, wobei sich die konkrete Gröÿe hierbei wiederum anhand der typischen zeitlichen Dynamik hinsichtlich des geograschen Ortes bemisst, sowie
• ob die Beobachtungen den gleichen Geltungsbereich aufweisen.
Die Datentyp-Klasse Gebiet speziziert weiterhin das Gebiet, das einer Aggregation zu-geordnet wird. Typischerweise entspricht dieses einer zusammenfassenden Verallgemei-nerung der enthaltenen Beobachtungsorte, einschlieÿlich gegebenenfalls der Fahrtrich-tungsangaben, falls dies erforderlich ist. Daraus ergeben sich für statische Aspekte ohne geograsche Wirkeinüsse wie beispielsweise Unfälle die folgenden wesentlichen Datenwerte:
Abbildung 3.12: Mögliche Skala der Fahrtrichtungsangabe
• Der kleinste und gröÿte enthaltene Breitengrad,
• Der kleinste und gröÿte enthaltene Längengrad,
• Die kleinste und gröÿte Fahrtrichtungsangabe, sowie
• Eine eindeutige Sraÿenbezeichnung.
Dabei muss bei jedem Hinzufügen oder Entfernen einer Beobachtung zu einem Ag-gregat das AgAg-gregationsgebiet unter Beachtung der jeweiligen Qualitätsmerkmale falls notwendig angepasst werden. Die Angabe der Fahrtrichtung spielt dabei vor dem Hin-tergrund des Zusammenführens von Beobachtungen eine Rolle, die lediglich für eine Fahrtrichtung gültig sind. So können beispielsweise zwei Unfälle, die sich auf zwei getrennten Richtungsfahrspuren auf einer Autobahn an nahezu der gleichen Position ereignet haben, nicht zusammengefasst werden, da sie aufgrund der expliziten Fahrspur-trennung unabhängige Ereignisse mit unabhängigen Wirkeinüssen darstellen. Weisen Aspekte räumliche Wirkeinüssen auf, wie beispielsweise Wetterbedingungen, kann eine Menge von Punkten bestimmt werden, die die konvexe Hülle der enthaltenen Beobach-tungen bilden.