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Aufgrund der expliziten Verankerung der Lernkompetenz im Ausbildungsziel des in 2017 verabschiedeten Pflegeberufereformgesetzes sind die Lehrenden gefordert, die Lernkompetenzentwicklung in die berufliche Pflegeausbildung zu integrieren. Für diese Phase des lebenslangen Lernprozesses bedarf es ein bildungswissenschaftlich fundiertes Konzept, das auf lern- und kompetenztheoretischen Erkenntnissen basiert und zugleich vorliegende Forschungsergebnisse zur systematischen Analyse und Förderung der Lernkompetenz aus der beruflichen Bildung berücksichtigt. Das entwickelte und hier dargestellte Konzept mit intentionaler, inhaltlicher und methodischer Ausrichtung leistet einen Beitrag zur Lernkompetenzentwicklung von Auszubildenden und kann in Pflegebildungseinrichtungen implementiert und evaluiert werden.
Diese Arbeit beschreibt ein Referenzsystem,
welches die Trajektorie eines Modellfahrzeugs mithilfe einer
Deckenkamera ermittelt.
Hierbei wird die Position eines Fahrzeugs durch die Kombination
von mehreren Bildverarbeitungsverfahren bestimmt.
Anschließend erfolgt die Verbesserung der Messdaten sowie die
Schätzung von nicht direkt messbaren Größen mithilfe eines
Partikelfilters. Die abschließende Zuordnung der Referenzinformationen
zu den On-Board-Messwerten wird durch eine
Zeitsynchronisation zwischen Fahrzeug und Referenzsystem
ermöglicht.
Das entwickelte System stellt somit eine hochgenaue Vergleichsbasis
für die Validation und die Abschätzung der
Genauigkeit von Lokalisationsverfahren bereit und erleichtert
daher die Entwicklung autonomer Fahralgorithmen.
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.
Augmented Reality (AR) und Mixed Reality (MR) bieten das Potential für zahlreiche Anwendungen im Industrial Internet of Things (IIoT). In diesem Beitrag wird ein Ansatz zur cloudbasierten (endgeräte- und standortunabhängigen) Erstellung und 3D-Visualisierung von realdatengetriebenen Augmented und Mixed Reality Szenen sowie deren Anwendung im Maschinen- und Anlagenbau vorgestellt.