Un sistem de Context-Aware Driving Assistance leagă șoferii de mediul în care aceștia conduc, atât din perspectiva relației om – mașina proprie, cât și a situației din trafic. Solutiile ADAS existente se concentrează fiecare asupra unui singur aspect al condusului.

Scopul unui sistem ADAS sensibil la context este să ofere o înțelegere de ansamblu (la nivel semantic) cât mai bună a condițiilor curente de trafic (e.g. un șofer din spate vrea sa depășească în condiții de ploaie ușoară și a unui drum în curbă largă). Un sistem robotic de asistență personală dependent de context utilizează și raționează pe baza diferiților senzori montați atât pe robot cât și în incinte pentru a oferi servicii robotice personalizate, performante și cu robustețe mai mare decât ar putea fi oferite de robotul stand-alone. În scenarii de asistență robotică pentru persoane cu nevoi speciale  precum și în cele de servicii de asistență în spații publice, roboții utilizați trebuie să fie la curent mereu cu situația în care se află ei înșiși, mediul în care operează și, mai ales, utilizatorii pe care îi deservesc.

În serviciile dependente de context, o problemă esențială este aceea de a determina ce fel de informație devine context pentru o aplicație și în ce mod ajunge ea să fie folosită în combinație cu altă informație.

OBIECTIVELE

Scopul proiectului ROBIN-CONTEXT este crearea unei platforme suport pentru definirea/reprezentarea semantică și gestiunea facilă și eficientă a datelor ce devin context în scenarii de asistență robotică personalizată și sisteme ADAS. Platforma va defini un flux bine stabilit al datelor de context (de la achiziția lor, la diseminare/consum) și va oferi biblioteci suport pentru inferarea situațiilor de nivel semantic înalt prin combinarea de tehnici bazate pe cunoștințe și tehnici bazate pe date.

Obiectivele specifice ale proiectului sunt:

  • Definirea unui format de reprezentare a datelor care să fie expresiv și sa poată fi utilizat cu ușurință în inferențe de tip semantic, în sisteme de procesare de evenimente, precum și în modele de inferență pe bază de machine learning.
  • Proiectarea și realizarea platformei suport pentru implementarea fluxului de achiziție – inferență – diseminare necesar în procesarea și gestiunea datelor de context pentru aplicații centralizate, precum context-aware ADAS.
  • Proiectarea și realizarea platformei suport pentru implementarea fluxului de achiziție – inferență – diseminare necesar în procesarea și gestiunea datelor de context consumate sub formă de servicii web.
  • Dezvoltarea unei componente de procesare semantică a datelor pentru a defini constrângerile de detecție a unor situații.
  • Dezvoltarea unei componente pentru efectuarea inferențelor sub formă de procesare rapidă a evenimentelor.
  • Dezvoltarea unei componente de inferență a contextului folosind biblioteci de algoritmi pe bază de modele grafice probabilistice.
  • Proiectarea și dezvoltarea unei componente ce asigură capabilitatea de explicare a procesului de inferență contextuală.
  • Proiectarea, realizarea și testarea de instrumente și servicii destinate agenților economici.

Originalitate și inovare:

Originalitatea soluției propusă în proiectul ROBIN-Context constă în crearea unei platforme extinse și modulare de procesare a contextului, ce poate fi ușor adaptată la necesitățile unei game largi de posibile aplicații. Platforma propusă este gândită astfel încât componentele sale să poată fi utilizate atât independent una de cealaltă (e.g. diferitele motoare de inferență), cât și în interiorul arhitecturii unde vor oferi suport pentru întregul ciclu de achiziție – prelucrare – diseminare a informației de context pentru proiectele din ROBIN.