Einsatz von Stream-Machine-Learning auf Fahrzeugdaten

Daten liegen in modernen Fahrzeugen in einer großen Menge vor. Die Daten, welche die Sensoren des Fahrzeuges erzeugen, werden über Bus-Systeme zentral zur Verfügung gestellt und für die jeweiligen Anwendungen von den Steuergeräten ausgewertet. Nach diesem Einsatz werden die Sensordaten verworfen. Eine Herausforderung an die Verwendung jener Daten sind die Historisierung und systematische Auswertung dieser. Dafür werden Data-Mining-Methoden angewandt, welche die internen sowie die externen Daten (Car2X-Kommunikation) in Echtzeit auswerten und mit dem digitalem Gedächtnis abgleichen. Ziel dessen ist die Erkennung von Mustern, zur Identifikation von Situationen (z.B. Verkehrsunfall) und Fahrzuständen (z.B. Autobahnfahrt). Als Ergebnisse sollen der Komfort der Insassen und die Sicherheit des Straßenverkehrs verbessert werden. Potentiell bedrohliche Situationen sollen dabei vor dem Eintreffen erkannt werden, um Fahrer und Fahrzeug entsprechend zu konditionieren. Das Vorhaben zielt konkret auf ein Echtzeit-Data-Mining von Fahrzeugdaten ab. Dabei wird Stream-Machine-Learning als möglicher Lösungsansatz verwendet, da große Datenmengen vorhanden sind und diese in Echtzeit ausgewertet werden müssen, um potentiell bedrohliche Situationen frühzeitig zu erkennen. Der klassische Batch-Learning-Ansatz ist dazu nicht geeignet, da jener alle Daten mit einmal verarbeiten will. Stream-Machine-Learning kombiniert das Konzept von Datenströmen mit dem Online-Lernen. Dadurch verwendet der Ansatz nur die im Stream empfangenden Daten und zudem lernt er während des Betriebs weiter. Nach jeder verarbeiteten Instanz ist es dem Algorithmus möglich ein Modell auszugeben bzw. das vorhandene Modell wird weiter trainiert. Ein selbstständiges Lernen wird ermöglicht. Für die Umsetzung ist eine Toolchain erstellt worden, die das Vorhaben mit vom Fahrzeug erzeugten und über die OBD2-Schnittstelle bereitgestellten Datensätzen simuliert darstellt. Dabei ist besonderes Augenmerk auf die Komptabilität zu in Fahrzeugen genutzten Betriebssysteme (Linux, Autosar [WaPa12]) gelegt, damit eine Migration gewährleistet wird