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Aktuelle Lotsenassistenzsysteme wie z.B. das im DLR entwickelte 4D-CARMA sind heute dazu in der Lage, dem Lotsen Führungsanweisungen für effiziente Anflüge vorzuschlagen. Planabweichungen wie Änderungen der Landereihenfolge werden zwischen Lotsen und Piloten über Sprechfunk ausgetauscht. Das elektronische System erfährt davon erst aus den Radardaten und somit verlässlich erst nach ca. 30 Sekunden. Abhilfe schafft die Integration eines Spracherkenners in das Assistenzsystem. Das Assistenzsystem kann dadurch seine Planungsgrundlagen, d.h. sein Wissen über mögliche zukünftige Systemzustände, ständig verbessern, indem der Spracherkenner frühzeitig über geänderte Lotsenabsichten informieren kann. Umgekehrt wird eine signifikante Verbesserung der Erkennungsleistung erwartet, wenn der Spracherkenner Kontextinformationen über erwartete Lotsenanweisungen vom Assistenzsystem erhält.

Thema:

In dieser Arbeit soll aufbauend auf dem ersten Prototyp aus Spracherkenner und 4D-CARMA ein Modul entworfen werden, das mögliche Lotsenabsichten kontextabhängig generiert und hieraus wahrscheinliche und mögliche zukünftige Lotsenanweisungen prognostiziert. Das Modul ist zu entwickeln, zu testen und insbesondere hinsichtlich der vorhergesagten Lotsenanweisungen zu möglichen Verbesserungen der Erkennungsleistung des Spracherkenners zu evaluieren. 4D-CARMA wird unter Verwendung eines agilen Prozessmodells im Team in der Programmiersprache C++ für den Einsatz unter Microsoft Windows und Linux implementiert. Die Datenhaltung erfolgt in einer MySQL Datenbank.

Art und Umfang der Arbeiten können in Abhängigkeit der Rahmenbedingungen wie Studiengang und Typ der Arbeit variabel gestaltet werden.