1980年代の初めに彼のチームは、カメラや、他のセンサーと、メルセデスベンツ車完備。コンピュータからのコマンドのイメージシーケンスのリアルタイムの評価に基づいてから5トンバン再された設計は、ホイール、スロットル、ステアリングを制御することが可能だったし、このようなブレーキ。ソフトウェアは、適切な運転のコマンドには、感覚データを翻訳書かれています。安全上の理由については、バイエルン州で最初の実験通りにはトラフィックがなく行われた。 1986年以来、ロボットカー"VaMoRs"そのもので、すべてのドライブには、速度を96キロに1987年以来で管理/ h、あるいはほぼ毎時60マイル。1つで最大の課題の高速自律走行急速に変化する視覚的なストリートシーンを介して発生します。現在よりも（～1％の1％）のため、高度なコンピュータビジョンの戦略をリアルタイムで反応するために必要だった当時、コンピュータは非常に低速だった。 Dickmannsのチームの動体視力に革新的なアプローチを通じて、この問題を解決しました。時空間のモデルは最初から、'4 -と呼ばれるが、以前の画像が非レス3件すべての見積もり次元速度成分を生成することができた格納する必要がない開発アプローチ'、使用された。プラットフォームには、カメラを運ぶの人為的な衝動性の動きは、システムは、視覚的な入力の最も関連性の詳細には、注意を集中することなどの注意を制御します。カルマンフィルタの視点画像に拡張されているノイズや不確実性の存在下でも強固な自律的な運転を実現するために使用された。予測誤差のフィードバックは、（悪い状態の）透視投影の反転によって最小二乗パラメータフィットをバイパスできる。ときに1986年から1987年でEUREKAは、プロジェクト'プログラムは、超高効率、前例のない安全性ヨーロッパのトラフィックのための'（プロメテウス）は、欧州自動車製造業界で数億ユーロの範囲内で（資金調達）は、当初予定の横自治が開始された埋葬されたケーブルによって指導をドロップされ、はるかに柔軟なマシンビジョンアプローチによって置換された、部分的にDickmanns'成功を奨励した。大手自動車会社のほとんどが参加し、そのDickmannsと彼のチームは、ダイムラーベンツとの協力で行った。実質的な進展は、次の7年ぶりに行われました。特に、Dickmanns'ロボット車の渋滞に様々な条件の下でドライブすることを学んだ。 "赤いボタン"を確認してくださいロボット車両のコントロールを得ることができず、国民に危険なものになると付随する人間のドライバーです。 1992年、公共交通での運転以来、現実世界のテストの最終段階として、標準的だった。数十トランスピュータ、並列コンピュータの特別な品種に対処するために使用された膨大な計算を要求、1990年代の基準（）による。2つの頂点ポイントを1994年から1995年、時Dickmanns'再自律Sクラスメルセデスベンツ設計の国際的なデモが行わ達成された。パリで初めての空港シャルルドゴール空港近くのオートルート1日1994年10月プロメテウスプロジェクトの最終的なプレゼンテーションだった。ゲストオンボードでは、ダイムラーの双子の車ベンツ（ヴィータ- 2）とUniBwM（ヴァンプ）は、3車線の高速道路上で標準的な交通渋滞で速度が最大130キロ/ hで以上の1000キロ運転無料の車線を運転する際、距離、速度に応じて守って船団を運転し、車線変更と自律を渡す権利を左に示されているが、後者はまた、リアの半球では、道路シーンの解釈が必要です。それぞれの大脳半球の異なる2つの焦点距離の長さと4つのカメラを並行して、この目的のために使用されている。2番目の集大成ポイント1995ミュンヘンバイエルン州のオーデンセは、デンマークでは、プロジェクトミーティングやバックからの秋には1758キロの旅でした。両方の縦と指導側が自律的ビジョンによって行われた。高速道路では、ロボットがドイツのアウトバーンには一般的な制限速度）の速度175キロを超える/（約毎時110マイル、時間を達成しました。出版Dickmannの研究グループは、でも、受け手から[1]は、自律的にリセットせずに距離を駆動意味～9キロを示し、自律的に158キロに達するストレッチ駆動最長。リセットに必要なの半数以上が自律的に達成された（は人間の介入）。これは特に、システムの黒と白のビデオカメラを使用すると黄色の車線、車線の道路工事現場好きではないモデルの状況で、140キロ以上での変更/時間でしたし、他のトラフィックより約40km /を考慮した印象的な相対的な時間速度。合計で、95％の自律走行距離（）によって達成された。2004年の高齢者5年間1994トンバン'VaMoRs'機能を（も）道路開封マイナーとクロスのためのネットワークを溝のような否定的な障害物の回避などの国の車の運転に必要な開発に使用したします。未知の幅との交差点角の交差点にオフにするが、大きな努力が必要の期待"を達成されている、マルチベースの焦点距離、がたつきビジョン"（EMSのハイビジョン）。これは脊椎動物型のビジョン（自律走行車自体の）特定の状況での潜在的な行動などのアニメーション機能知識教科についてのベースを使用します。この豊かな背景の制御に使用される視線として注目されるだけでなく、運動用[1]。4の地上車両の指導、また、アプリケーションの横に、開発のアプローチの無人空気車のダイナミックなビジョン（従来の航空機やヘリコプター）を調査している。自律的な視覚的な着陸のアプローチと着陸のハードウェア内でビジュアル/慣性データ融合を使用してループのシミュレーション実証されている。このマシンビジョンの技術のもう一つの成功は、これを視覚的にスペースシャトルコロンビア号のD2を無重力状態を機内で自由に動くオブジェクトの実験を把握制御、1993年の使命は、'Rotex'の一環として、初のDLRの実験だった。
エルンストディーターDickmanns大学デア連邦Münchenミュンヘン（1975-2001）で、元教授、および動的なコンピュータビジョンや無人車のパイオニアです。 Dickmannsカリフォルニア工科大学、パサデナ、とMITにする'に動的なビジョン』はボストンの教育コースの客員教授をされている。
バイオグラフィー
Dickmanns 1936年に生まれた。彼 は、プリンストン大学（1964年～1965年）で制御工学航空宇宙などのアーヘン工科大学（1956-1961）で航空学、1961年から1975年、 彼はドイツ語エアロスペース研究Establichment（現在のDLR）のOberpfaffenhofenとで作業して関連付けられていた飛行力学と軌道最適化の分野。 1971年から1972年に彼は、NASAマーシャル宇宙飛行センター、ハンツビル（探査機を再入力）とポストドク研究Associateshipを過ごした。
バイオグラフィー
Dickmanns 1936年に生まれた。彼 は、プリンストン大学（1964年～1965年）で制御工学航空宇宙などのアーヘン工科大学（1956-1961）で航空学、1961年から1975年、 彼はドイツ語エアロスペース研究Establichment（現在のDLR）のOberpfaffenhofenとで作業して関連付けられていた飛行力学と軌道最適化の分野。 1971年から1972年に彼は、NASAマーシャル宇宙飛行センター、ハンツビル（探査機を再入力）とポストドク研究Associateshipを過ごした。
スベンケーニッヒ、南カリフォルニア大学でコンピュータサイエンスの准教授です。彼はM.S.受信カリフォルニア大学バークレー校で1991年、博士課程でコンピューター科学の学位1997年にはカーネギーメロン大学でコンピュータサイエンスの学位、リードシモンズと忠告した。科学的成果彼の前では、論文の作業ケーニッヒ人工知能を計画するマルコフ決定過程（MDPの適用）。人工知能の分野で標準的な教科書、人工知能：近代的アプローチ（第2版）、MDPのとAI計画問題の間の状態を"接続スベンケーニッヒ（1991年）氏はどのように確率論的STRIPSの演算子移行のためのコンパクトな表現を提供したが最初になされたモデル。"目標は、"上のケーニッヒの論文、監督代行は不完全な情報"を持つ堅牢なロボットのナビゲーションのアーキテクチャ部分観測マルコフ決定過程モデルに基づいて説明します。をテーマに彼の論文を高度に先駆的な性質と確率的なロボットのナビゲーションのアプローチの後続の広範な採用により、引用される。彼の論文の後、ケーニッヒ生涯計画などの検索アルゴリズムの開発と人工知能の分野での増分ヒューリスティック探索のための広範な基盤を築いた*（以下LPA *）、開発* Liteは、適応*（単3 *）とフリンジ省*機構（FSA *）。彼の増分ヒューリスティック探索アルゴリズムを開発* Liteとの背後にあるアイデアは、たとえば、他の人のパスは、さまざまなDARPAのアーバンチャレンジのカーネギーメロン大学の勝利エントリを含むロボットシステムは、計画に組み込まれている。ケーニッヒは、リアルタイム検索で彼の作品非線形のユーティリティ関数を開発し、ロボットの分析ナビゲーション方法（目標は、未知の地形、ローカリゼーション、カバレッジ、およびマッピングのナビゲーション指示で、アリロボットは、確率的計画）、ベースのエージェント協調知られている任意の角度の経路計画協同組合、オークション、とした。[編集]プロでの活動ケーニッヒ会議の共同、2004年の国際会議の自動化の計画とスケジューリング、プログラムを共同で2005年の国際共同研究の自律エージェントとマルチの椅子エージェントシステムやプログラムの共同での椅子、2007年と2008年の議長AAAIの蜜のプログラムだった。彼提供または複数の人工知能やロボットの雑誌の編集委員を務め、ロボットの取締役は、ボード上：システム科学財団、消化人工知能研究や米州学校のエージェントとマルチエージェントシステム上の諮問委員に、と近似国際会議の自動化の計画とスケジューリングおよびシンポジウムの抽象化、再編成での運営委員会とします。[編集]栄誉と賞を受賞ケーニッヒACM認識サービス賞、NSFのキャリア賞は、IBMの研究パートナーシップ賞、チャールズリーパウエル財団賞、レイセオン社の教員フェローシップ賞、メロンメンタリング賞、フルブライトフェローシップとはさみ梁洛施イム事前の受信者です博士賞は、カリフォルニア大学バークレー校から。[編集]参考文献sのケーニッヒ。目標は、監督代行は不完全な情報です。博士論文で、学校のコンピュータ科学、カーネギーメロン大学、ピッツバーグ（ペンシルベニア州）、1997。R.シモンズとS.ケーニッヒ。確率的なロボットのナビゲーション部分的に観測可能な環境です。手続は、国際共同研究会人工知能、1080-1087、1995年のでは。sのケーニッヒ。エージェントの検索を中心。人工知能誌、22、（4）、109-131、2001。sのケーニッヒ、メートルリハチョフとD. Furcy。生涯学習計画*.人工知能学会、155、（1-2）、93～146、2004。sのケーニッヒ、メートルリハチョフ、yに劉とD. Furcy。増分ヒューリスティック検索人工知能です。人工知能誌、25、（2）、99-112、2004。jをSvennebringとS.ケーニッヒ。建物地形、被覆Antのロボット。自律型ロボット、16、（3）、313-332、2004。sのケーニッヒとメートルリハチョフ。高速Replanningナビゲーション不明な地形です。ロボット工学、21日の取引、（3）、354-363、2005。メートルLagoudakis、五マーケイキス、D.ケンプ、P. Keskinocak、sのケーニッヒ、1つの。Kleywegt、年頃トゥビ、1つの。Meyerson氏とS.ジャイナ教。オークションのマルチロボットベースのルーティング。手続は、国際会議ロボットには：システム科学、343-350、2005。yの劉とS.ケーニッヒ。機能の適正繰り返し意思決定のための理論的計画一般的なユーティリティ関数です。手続については、AAAIの人工知能会議（AAAIの）、1186から1193年、2006年のでは。