Refine
Document Type
- Article (35) (remove)
Has Fulltext
- yes (35) (remove)
Keywords
- Altenpflege (2)
- Kalman-Filter (2)
- Lernstrategien (2)
- Neuronales Netz (2)
- Pflege (2)
- model car (2)
- nursing (2)
- Ableitung Solltrajektorie (1)
- Alter (1)
- Ambient Assisted Living (1)
A matter of reality
(2018)
Due to the increasing relevance of data, more and more data from various sources is accumulated for a variety of purposes. At the same time, however, there is a shortage of data in areas where it is urgently needed. Particularly in the field of machine learning, there is a lack of good and usable training data. Therefore, this research paper is concerned with the virtual data acquisition for the training of neural networks. For this purpose, first an application was developed that aims to generate virtual, automatically labeled data. Subsequently, a neural network was trained on the generated virtual data and tested on real data.
Diese Arbeit beschreibt die Aufstellung einer Trajektorie für ein autonomes Fahrzeug. Als Basis dient eine Vorarbeit, bei der ein neuronales Netz das Bild einer Frontkamera eines Autos in Fahrspur und Nicht-Fahrspur segmentiert. Darauf aufbauend wird das Bild zunächst in die Vogelperspektive transformiert. Anschließend folgen eine Detektion der Fahrspurkanten sowie ein Clustering-Verfahren, um linke und rechte Kantenabschnitte zu separieren. Weiter wird die Trajektorie diskret in Form von Parametern des Kreisbogenmodells aufgenommen. Die Prädiktion dieser Parameter erfolgt mittels eines Extended Kalman-Filters. Die abschließende Validierung der Algorithmen erfolgt durch eine synthetisch generierte Fahrspur.
Chances and risks of industry 4.0 for quality assurance - empirical study on companies in the german manufacturing industry. The increasing complexitiy of products as well as the trend to more individualized products lay down enormous tasks on the manufacturing industry. They can only be managed by using industry 4.0 methods. In this context, digitization is implemented in quality assurance, too - fostering a significant increase in product and process quality. The presendt study reveals the current state of digitalization and the opportunities and challenges associated with it - in the view of experts and decision makers of the manufacturing industry.
Für das autonome Fahren ist es notwendig, Verfahren zu entwickeln, die in der Lage sind, die Position und die Orientierung von Objekten zu ermitteln. Eine große Herausforderung ist die Zuordnung der durch Sensoren erfassten Messpunkten zu Objekten und die notwendige Validierung dieser Daten. In diesem Beitrag wird die Datenassoziation von Messpunkten zu einem Objekt mittels Künstlicher Intelligenz (KI) untersucht. Hierbei wird ein Neuronales Netz verwendet, welches die Zuordnung der Messpunkte zu einem bestimmten Objekt übernimmt oder diese als Rauschen deklariert. Es wird untersucht wie sich die Performance von Long Short-Term Memory (LSTM)-Layern gegenüber Dense-Layern für diesen Einsatz-Zweck verhält. Die verwendeten Daten werden mittels einer 2D-Simulation erzeugt. Der Output des Neuronalen Netzes wird verwendet, um die Trajektorien mehrerer Objekte zu erfassen und deren zukünftige Bewegung durch einen Kalman-Filter vorherzusagen.
Mobilitätshilfen sind allgegenwärtig und existenziell für Menschen, die aufgrund von Krankheit und Pflegebedürftigkeit in ihren Alltagsbewegungen und -fortbewegungen eingeschränkt sind. Mobilität steht in einem direkten Zusammenhang zur Selbstständig-keit und Selbstbestimmung im Alltag. Für viele pflegebedürftige Menschen sind Mobili-tätshilfen entscheiden dafür, ob sie ihren Alltag (wieder) selbst gestalten können. Dabei müssen sie sich innerhalb und außerhalb von Räumen ganz unterschiedlichen Heraus-forderungen stellen. Teilhabe am sozialen, möglicherweise auch am beruflichen Leben wird für viele Betroffene erst dann möglich, wenn die unterschiedlichen Mobilitätshilfen aufeinander und auf die jeweiligen Aktivitäten abgestimmt sind. Für Angehörige und für Pflegefachpersonen stellt sich täglich die Frage, mit welchen Mobilitätshilfen eine siche-re und angemessene Unterstützung möglich ist. Dabei gilt es, die Ausstattung mit Hilfen dem aktuellen Mobilitätsprofil der Betroffenen anzupassen; die Folgen von Über- oder Unterversorgung mit Mobilitätshilfen kann für die Betroffenen gravierende negative Folgen haben!
Design of a transverse controller for an autonomous driving model car based on the Stanley approach
(2020)
The Stanley approach is an established transverse controller
for autonomous vehicle’s to follow a desired reference
path accordingly. In this publication, functional extensions of
the Stanley algorithm are demonstrated. The resulting overall
lateral controller can be used for autonomous model cars
especially.
Location-Aware-Systeme in öffentlichen Einrichtungen können die Orientierung und User Experience von Besuchern drastisch verbessern. Um dies zu gewährleisten muss eine zuverlässige Positionsbestimmung innerhalb von Gebäuden eingesetzt werden. Da das weit verbreitete Global Positioning System (GPS) im Gebäude nur unzureichend zur Verfügung steht, wird auf die Technologie der Beacons zurückgegriffen, die auf dem Bluetooth Low Energy (BLE) Standard aufbaut. Diese wissenschaftliche Arbeit beschäftigt sich mit dem Ansatz, mithilfe der Beacons eine möglichst genaue Positionsbestimmung in Räumen zu erreichen, unter der Berücksichtigung, dass der eingesetzte Algorithmus auf mobilen Endgeräten performant einsetzbar ist. Hierzu wird erstmal die Zuverlässigkeit der Beacon-Signale in einem Messversuch untersucht. Unter anderem wird gezeigt, dass Signalerkennungen und RSSI-Ermittlung hardwareabhängig sind, bei größeren Entfernungen die Signale stärker schwanken und fehleranfälliger werden. Anschließend wird unter der Verwendung von Decision Tree und Fingerprinting ein neues Konzept der Positionsbestimmung vorgestellt. Durch die Unzuverlässigkeit der Beacon-Signale sinkt die Genauigkeit des Entscheidungsbaumes und es kommt zu Fehlern der Positionsbestimmung. Ferner kann mithilfe des vorgestellten Prototyps gezeigt werden, dass die Genauigkeit der Positionsbestimmung durch die Anzahl der Beacon-Signale abhängig ist.