Diese Arbeit stellt ein wissensbasiertes System vor, mit dem missionsspezifische Sensor- und Perzeptionsfähigkeiten von UAVs (Unmanned Aerial Vehicles) beschrieben und automatisch eingesetzt werden können. Die Wissensbasis des Systems wird mittels der Beschreibungssprachen OWL (Web Ontology Language) und RDF (Resource Description Framework) in verschiedenen domänenspezifischen Ontologien modelliert. Ziel ist es auf der einen Seite, den Sensoroperateur durch voll- oder teilautomatisierte High-Level-Fähigkeiten, wie z.B. das Identifizieren von sich bewegenden Objekten, bei der Missionsdurchführung zu unterstützen. Auf der anderen Seite sollen vor Missionsbeginn geplante Beobachtungs- und Aufklärungsaufgaben bordautonom durchgeführt werden können, wenn der Sensoroperateur keine Möglichkeit hat die Sensoren des UAV zu bedienen oder keine Datenlinkverbindung zum UAV besteht. Die verfügbaren High-Level-Fähigkeiten ergeben sich aus den mitgeführten Ressourcen des UAVs, wie z.B. Sensoren oder perzeptiven Funktionen. Durch den Einsatz einer Inferenzmaschine, welche mittels verknüpfter Ontologien den Zustand des Gesamtsystems analysiert, wird das Ableiten der High-Level-Fähigkeiten realisiert. Das Ergebnis dieser Arbeit ist das Konzept und Design einer Wissensbasis mit ihren Ontologien, um Sensor- und Perzeptionsfähigkeiten für UAVs zu modellieren und diese aufgabenbezogen einsetzen zu können.
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