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Knowledge Augmented Machine Learning with Applications in Autonomous Driving: A Survey
Wörmann, Julian und Bogdoll, Daniel und Srinivas, Gurucharan und Kelsch, Johann und Bührle, Etienne und Chen, Han und Fuh Chuo, Evaristus und Cvejoski, Kostadin und Gleißner, Tobias und van Elst, Ludger und Gottschall, Philip und Griesche, Stefan und Hellert, Christian und Hesels, Christian und Houben, Sebastian und Joseph, Tim und Keil, Niklas und Königshof, Hendrik und Kraft, Erwin und Kreuser, Leonie und Krone, Kevin und Latka, Tobias und Mattern, Denny und Matthes, Stefan und Munir, Mohsin und Nekolla, Moritz und Paschke, Adrian und Alexander Pintz, Maximilian und Qiu, Tianming und Qureishi, Faraz und Tahseen Raza Rizvi, Syed und Reichardt, Jörg und von Rueden, Laura und Rudolph, Stefan und Sagel, Alexander und Schunk, Gerhard und Shen, Hao und Stapelbroek, Hendrik und Stehr, Vera und Tuan Tran, Anh und Vivekanandan, Abhishek und Wang, Ya und Wasserrab, Florian und Werner, Tino und Wirth, Christian und Zwicklbauer, Stefan
(2022)
Knowledge Augmented Machine Learning with Applications in Autonomous Driving: A Survey.
[sonstige Veröffentlichung]
Offizielle URL: https://arxiv.org/pdf/2205.04712.pdf KurzfassungThe existence of representative datasets is a prerequisite of many successful artificial intelligence and machine learning models. However, the subsequent application of these models often involves scenarios that are inadequately represented in the data used for training. The reasons for this are manifold and range from time and cost constraints to ethical considerations. As a consequence, the reliable use of these models, especially in safety-critical applications, is a huge challenge. Leveraging additional, already existing sources of knowledge is key to overcome the limitations of purely data-driven approaches, and eventually to increase the generalization capability of these models. Furthermore, predictions that conform with knowledge are crucial for making trustworthy and safe decisions even in underrepresented scenarios. This work provides an overview of existing techniques and methods in the literature that combine data-based models with existing knowledge. The identified approaches are structured according to the categories integration, extraction and conformity. Special attention is given to applications in the field of autonomous driving. elib-URL des Eintrags: | https://elib.dlr.de/186400/ |
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Dokumentart: | sonstige Veröffentlichung |
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Titel: | Knowledge Augmented Machine Learning with Applications in Autonomous Driving: A Survey |
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Autoren: | Autoren | Institution oder E-Mail-Adresse | Autoren-ORCID-iD | ORCID Put Code |
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Wörmann, Julian | fortiss GmbH | NICHT SPEZIFIZIERT | NICHT SPEZIFIZIERT | Bogdoll, Daniel | FZI Forschungszentrum Informatik | NICHT SPEZIFIZIERT | NICHT SPEZIFIZIERT | Srinivas, Gurucharan | Gurucharan.Srinivas (at) dlr.de | NICHT SPEZIFIZIERT | NICHT SPEZIFIZIERT | Kelsch, Johann | Johann.Kelsch (at) dlr.de | NICHT SPEZIFIZIERT | NICHT SPEZIFIZIERT | Bührle, Etienne | FZI Forschungszentrum Informatik | NICHT SPEZIFIZIERT | NICHT SPEZIFIZIERT | Chen, Han | Capgemini Engineering | NICHT SPEZIFIZIERT | NICHT SPEZIFIZIERT | Fuh Chuo, Evaristus | Capgemini Engineering | NICHT SPEZIFIZIERT | NICHT SPEZIFIZIERT | Cvejoski, Kostadin | Fraunhofer-Gesellschaft zur Förderung der angewandten Forschung e.V. | NICHT SPEZIFIZIERT | NICHT SPEZIFIZIERT | Gleißner, Tobias | Fraunhofer-Gesellschaft zur Förderung der angewandten Forschung e.V. | NICHT SPEZIFIZIERT | NICHT SPEZIFIZIERT | van Elst, Ludger | Deutsches Forschungszentrum für Künstliche Intelligenz GmbH | NICHT SPEZIFIZIERT | NICHT SPEZIFIZIERT | Gottschall, Philip | Fraunhofer-Gesellschaft zur Förderung der angewandten Forschung e.V. | NICHT SPEZIFIZIERT | NICHT SPEZIFIZIERT | Griesche, Stefan | Robert Bosch GmbH | NICHT SPEZIFIZIERT | NICHT SPEZIFIZIERT | Hellert, Christian | Continental AG | NICHT SPEZIFIZIERT | NICHT SPEZIFIZIERT | Hesels, Christian | Fraunhofer-Gesellschaft zur Förderung der angewandten Forschung e.V. | NICHT SPEZIFIZIERT | NICHT SPEZIFIZIERT | Houben, Sebastian | Fraunhofer-Gesellschaft zur Förderung der angewandten Forschung e.V. | NICHT SPEZIFIZIERT | NICHT SPEZIFIZIERT | Joseph, Tim | FZI Forschungszentrum Informatik | NICHT SPEZIFIZIERT | NICHT SPEZIFIZIERT | Keil, Niklas | Alexander Thamm GmbH | NICHT SPEZIFIZIERT | NICHT SPEZIFIZIERT | Königshof, Hendrik | FZI Forschungszentrum Informatik | NICHT SPEZIFIZIERT | NICHT SPEZIFIZIERT | Kraft, Erwin | Continental AG | NICHT SPEZIFIZIERT | NICHT SPEZIFIZIERT | Kreuser, Leonie | Alexander Thamm GmbH | NICHT SPEZIFIZIERT | NICHT SPEZIFIZIERT | Krone, Kevin | Fraunhofer-Gesellschaft zur Förderung der angewandten Forschung e.V. | NICHT SPEZIFIZIERT | NICHT SPEZIFIZIERT | Latka, Tobias | Elektronische Fahrwerksysteme GmbH | NICHT SPEZIFIZIERT | NICHT SPEZIFIZIERT | Mattern, Denny | Fraunhofer-Gesellschaft zur Förderung der angewandten Forschung e.V. | NICHT SPEZIFIZIERT | NICHT SPEZIFIZIERT | Matthes, Stefan | fortiss GmbH | NICHT SPEZIFIZIERT | NICHT SPEZIFIZIERT | Munir, Mohsin | Deutsches Forschungszentrum für Künstliche Intelligenz GmbH | NICHT SPEZIFIZIERT | NICHT SPEZIFIZIERT | Nekolla, Moritz | FZI Forschungszentrum Informatik | NICHT SPEZIFIZIERT | NICHT SPEZIFIZIERT | Paschke, Adrian | Fraunhofer-Gesellschaft zur Förderung der angewandten Forschung e.V. | NICHT SPEZIFIZIERT | NICHT SPEZIFIZIERT | Alexander Pintz, Maximilian | Fraunhofer-Gesellschaft zur Förderung der angewandten Forschung e.V. | NICHT SPEZIFIZIERT | NICHT SPEZIFIZIERT | Qiu, Tianming | fortiss GmbH | NICHT SPEZIFIZIERT | NICHT SPEZIFIZIERT | Qureishi, Faraz | Valeo Schalter und Sensoren GmbH | NICHT SPEZIFIZIERT | NICHT SPEZIFIZIERT | Tahseen Raza Rizvi, Syed | Deutsches Forschungszentrum für Künstliche Intelligenz GmbH | NICHT SPEZIFIZIERT | NICHT SPEZIFIZIERT | Reichardt, Jörg | Continental AG | NICHT SPEZIFIZIERT | NICHT SPEZIFIZIERT | von Rueden, Laura | Fraunhofer-Gesellschaft zur Förderung der angewandten Forschung e.V. | NICHT SPEZIFIZIERT | NICHT SPEZIFIZIERT | Rudolph, Stefan | Elektronische Fahrwerksysteme GmbH | NICHT SPEZIFIZIERT | NICHT SPEZIFIZIERT | Sagel, Alexander | fortiss GmbH | NICHT SPEZIFIZIERT | NICHT SPEZIFIZIERT | Schunk, Gerhard | Valeo Schalter und Sensoren GmbH | NICHT SPEZIFIZIERT | NICHT SPEZIFIZIERT | Shen, Hao | fortiss GmbH | NICHT SPEZIFIZIERT | NICHT SPEZIFIZIERT | Stapelbroek, Hendrik | Capgemini Engineering | NICHT SPEZIFIZIERT | NICHT SPEZIFIZIERT | Stehr, Vera | Valeo Schalter und Sensoren GmbH | NICHT SPEZIFIZIERT | NICHT SPEZIFIZIERT | Tuan Tran, Anh | Robert Bosch GmbH | NICHT SPEZIFIZIERT | NICHT SPEZIFIZIERT | Vivekanandan, Abhishek | FZI Forschungszentrum Informatik | NICHT SPEZIFIZIERT | NICHT SPEZIFIZIERT | Wang, Ya | Fraunhofer-Gesellschaft zur Förderung der angewandten Forschung e.V. | NICHT SPEZIFIZIERT | NICHT SPEZIFIZIERT | Wasserrab, Florian | Alexander Thamm GmbH | NICHT SPEZIFIZIERT | NICHT SPEZIFIZIERT | Werner, Tino | tino.werner (at) dlr.de | https://orcid.org/0000-0002-3512-8667 | NICHT SPEZIFIZIERT | Wirth, Christian | Continental AG | NICHT SPEZIFIZIERT | NICHT SPEZIFIZIERT | Zwicklbauer, Stefan | Continental AG | NICHT SPEZIFIZIERT | NICHT SPEZIFIZIERT |
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Datum: | 10 Mai 2022 |
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Erschienen in: | arxiv.org |
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Referierte Publikation: | Nein |
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Open Access: | Ja |
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Seitenanzahl: | 93 |
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Status: | veröffentlicht |
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Stichwörter: | Knowledge Augmented Machine Learning, Informed Machine Learning, Knowledge drive Machine Learning |
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HGF - Forschungsbereich: | Luftfahrt, Raumfahrt und Verkehr |
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HGF - Programm: | Verkehr |
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HGF - Programmthema: | Straßenverkehr |
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DLR - Schwerpunkt: | Verkehr |
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DLR - Forschungsgebiet: | V ST Straßenverkehr |
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DLR - Teilgebiet (Projekt, Vorhaben): | V - KoKoVI - Koordinierter kooperativer Verkehr mit verteilter, lernender Intelligenz |
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Standort: |
Braunschweig
,
Oldenburg
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Institute & Einrichtungen: | Institut für Verkehrssystemtechnik > Kooperative Systeme, BS Institut für Systems Engineering für zukünftige Mobilität > Systems Theory and Design |
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Hinterlegt von: |
Srinivas, Gurucharan
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Hinterlegt am: | 07 Nov 2022 11:00 |
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Letzte Änderung: | 29 Mär 2023 00:02 |
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