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Individualization-oriented supervision and assistance in human-centered cognitive technical systems

Fu, Xingguang

With the rapid development of computer technologies and programming techniques, intelligent machines have significantly changed the ways humans live and work recently. The term "cognitive technical system (CTS)" has been used by many researchers referring to an embedded computer system equipped with human-like cognitive capabilities. These cognitive capabilities may enable the system to perceive from the environment, to learn from the interactions with humans to reason and plan according to knowledge, and even to act adaptively to human individual preferences. Within the interactions with a CTS, humans are taking increasing responsibilities as a participant or a supervisor. A major challenge of such human-centered CTS is how to aid humans in an individual and adaptive way since human individuals distinguish from each other by their different understandings of the interactions. In this thesis, a novel implementation for individualized supervision and assistance in the interactions between humans and CTS is focused. The underlying approach of the implementation is the Situation-Operator Modeling (SOM). The basic idea of the approach is to assume that changes in the real world can be described as a sequence of scenes and actions. The scenes are described by the term "Situations" and actions by "Operators''. The interactions between humans and CTS can then be demonstrated as logical sequences of situations connected by operators like a network, which is defined as an action space. The identification of the current situation in the action space can be used for supervision and assistance. Considering the human individual behavioral differences, it is necessary to represent the distinctions using a situation. Hence, the characteristics, which are the basic components of a situation, are categorized as individualizable and nonindividualizable ones. The influences of individual behavioral differences on interactions between humans and CTS can then be indicated from the selection of operators depending on the individualizable characteristics. For a better understanding of the implementation, the scenario of a lane changing maneuver is used in this work as an example. Based on the concept of automated driving supervision represented using SOM, the analysis starts with experiments in a simulated virtual driving environment to collect data of the test drivers. All test drivers possess a driver's license so that the experiment can be measured in a realistic way. In the evaluation of experiments, selected measurements have shown the existence of their correlations to the driver's individual behavioral differences. These correlations can be described using a driver individual behavioral region (IBR). Different statistical approaches are used to represent and illustrate the IBR, including Time-to-Collision, bivariate boxplot, and nonparametric probability density estimation methods. The comparison of the methods shows that both bagplots and the contour diagram based on bivariate kernel density estimation are capable to construct the IBR, as well as to detect the abnormal behaviors of humans. The result of this thesis enriches the SOM-based representation by taking the individualizable characteristics under consideration. The implementation with the scenario of lane changing maneuver as an example has shown the capability of detecting and representing the IBR of a driver and the possibility to realize an individualized supervision and assistance in the interactions between humans and CTS.

Durch die schnelle Entwicklung in den letzten Jahren der Computertechnologien und der Programmiertechniken haben intelligente Maschinen die Art und Weise des menschlichen Lebens und des menschlichen Arbeitens vor einiger Zeit deutlich geändert. Der Begriff eines „kognitiven technischen Systems“ (auf Englisch „cognitive technical Systems“, abgekürzt CTS) ist von vielen Forschern verwendet worden, die sich auf ein systemintegriertes Rechnersystem beziehen, welches menschenähnliche kognitive Fähigkeiten besitzt. Diese kognitiven Fähigkeiten ermöglichen die Wahrnehmung der Umwelt, das Lernen aus den Interaktionen mit Menschen, die erkenntnisbasierte Vernunft und Planbarkeit, und das adaptive Handeln auf die individuellen Bevorzugungen. Während der Interaktionen mit einem CTS sind die Menschen in zunehmendem Maße Teilnehmer oder Betreuer der kooperativen Aufgaben. Eine große Herausforderung für solche menschzentrierte CTS ist es, die Menschen aufgrund ihrer unterschiedlichen Grade an Verständnis des Systems individuell und adaptiv unterstützen zu können. Diese Arbeit konzentriert sich auf eine neuartige Umsetzung zwecks einer individualisierten Überwachung und Unterstützung in den Interaktionen zwischen Menschen und CTS. Hierzu wird eine zugrundeliegende Modellstruktur, der Situation-Operator Modellbildung (abgekürzt SOM) Ansatz, verwendet. Es wird im Ansatz angenommen, dass die Veränderungen in der realen Welt als eine Abfolge von Szenen und Handlungen beschrieben werden können. Die Szenen und die Handlungen werden mit den Begriffen „Situationen“ und „Operatoren“ beschrieben. Die Interaktionen zwischen Menschen und CTS können dann als logische Abfolgen der Situationen dargestellt werden, die miteinander wie ein Netzwerk durch Operatoren verbunden sind. Dieses Netzwerk ist definiert als Handlungsraum. Die Erkennung der jeweils aktuellen Situation im Handlungsraum kann zur Überwachung und Unterstützung genutzt werden. Unter Berücksichtigung der menschlich individuellen Verhaltensunterschiede des Menschen ist es notwendig, diese Unterschiede mit einer Situation darzustellen. Daher können die Grundkomponenten einer Situation und die Merkmale als individualisierbar und nichtindividualisierbar gekennzeichnet werden. Der Einfluss individueller Verhaltensunterschiede auf die Interaktion zwischen Menschen und CTS kann dann mit der Auswahl der Operatoren in Abhängigkeit von den individualisierbaren Merkmalen angezeigt werden. Zum besseren Verständnis der Umsetzung werden Szenarien von einem Spurwechselmanöver als Beispiel in dieser Arbeit verwendet. Die Analyse basiert auf dem Konzept der automatisierten Fahrerüberwachung, das mit SOM dargestellt wird. Dazu werden Fahrversuche mit Testfahrern in einer simulierten und virtuellen Umgebung durchgeführt, um Daten zum Spurwechsel-manöver zu sammeln. Alle Testfahrer verfügen über einen Führerschein, damit die Fahrversuche realistisch durchgeführt werden können. Anhand der Auswertung der Probedaten zeigen ausgewählte Messungen die Existenz der Zusammenhänge zwischen den Daten sowie die individuellen Verhaltens-unterschiede der Fahrer. Diese Zusammenhänge können mit einer individuellen Verhaltensregion (auf Englisch „individual behavioral Region“, abgekürzt IBR) beschrieben werden. Verschiedene statistische Methoden werden verwendet, um IBR zu beschreiben und zu illustrieren, wie z. B. Time-to-Collision, bivariate Boxplot und nichtparametrische Wahrscheinlichkeitsdichteschätzung. Aus dem Vergleich zwischen den Methoden wird ersichtlich, dass der bivariate Boxplot und das Konturdiagramm der bivariaten Kerndichteschätzung verwendet werden können, um die IBR darzustellen. Die Messwerte, die abnormale Verhaltensweisen repräsentieren, können auch mit den Methoden gekennzeichnet werden. Das Ergebnis dieser Arbeit bereichert das SOM-basierte Konzept für die Fahrer-überwachung und Fahrerassistenz unter Berücksichtigung und Einsätze der individualisierbaren Merkmale. Die IBR kann mithilfe statistischer Methoden für die Szenarien des Spurwechselmanövers dargestellt werden.

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Fu, Xingguang: Individualization-oriented supervision and assistance in human-centered cognitive technical systems. 2019.

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