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Jahresbericht 2022
(2023)
Voraussehen heißt, Visionen für die Zukunft zu entwickeln und verantwortungsvoll mitzugestalten und dies im engen Austausch zwischen angewandter Wissenschaft, Gesellschaft und Wirtschaft. Das ist der Hochschule Bonn-Rhein-Sieg ein wichtiges Anliegen. Die H-BRS hat in Lehre, Forschung und Transfer neue Wege beschritten und Akzente gesetzt – zum Beispiel auf den Gebieten Nachhaltigkeit, Energiewende oder Cybersecurity. Der Jahresbericht 2022/23 bietet einen Überblick über die wichtigsten Themen aus den Gebieten Forschung, Lehre, Studium und Kooperation.
Neuromorphic computing aims to mimic the computational principles of the brain in silico and has motivated research into event-based vision and spiking neural networks (SNNs). Event cameras (ECs) capture local, independent changes in brightness, and offer superior power consumption, response latencies, and dynamic ranges compared to frame-based cameras. SNNs replicate neuronal dynamics observed in biological neurons and propagate information in sparse sequences of ”spikes”. Apart from biological fidelity, SNNs have demonstrated potential as an alternative to conventional artificial neural networks (ANNs), such as in reducing energy expenditure and inference time in visual classification. Although potentially beneficial for robotics, the novel event-driven and spike-based paradigms remain scarcely explored outside the domain of aerial robots.
To investigate the utility of brain-inspired sensing and data processing in a robotics application, we developed a neuromorphic approach to real-time, online obstacle avoidance on a manipulator with an onboard camera. Our approach adapts high-level trajectory plans with reactive maneuvers by processing emulated event data in a convolutional SNN, decoding neural activations into avoidance motions, and adjusting plans in a dynamic motion primitive formulation. We conducted simulated and real experiments with a Kinova Gen3 arm performing simple reaching tasks involving static and dynamic obstacles. Our implementation was systematically tuned, validated, and tested in sets of distinct task scenarios, and compared to a non-adaptive baseline through formalized quantitative metrics and qualitative criteria.
The neuromorphic implementation facilitated reliable avoidance of imminent collisions in most scenarios, with 84% and 92% median success rates in simulated and real experiments, where the baseline consistently failed. Adapted trajectories were qualitatively similar to baseline trajectories, indicating low impacts on safety, predictability and smoothness criteria. Among notable properties of the SNN were the correlation of processing time with the magnitude of perceived motions (captured in events) and robustness to different event emulation methods. Preliminary tests with a DAVIS346 EC showed similar performance, validating our experimental event emulation method. These results motivate future efforts to incorporate SNN learning, utilize neuromorphic processors, and target other robot tasks to further explore this approach.
The increasing ubiquity of Artificial Intelligence (AI) poses significant political consequences. The rapid proliferation of AI over the past decade has prompted legislators and regulators to attempt to contain AI’s technological consequences. For Germany, relevant design requirements have been expressed by the European Commission’s High-Level Expert Group on Artificial Intelligence (HLEG AI), and, at the national level, by the German government’s Data Ethics Commission (DEK) as well as the German Bundestag’s Commission of Inquiry on Artificial Intelligence (EKKI).
Recent advances in Natural Language Processing have substantially improved contextualized representations of language. However, the inclusion of factual knowledge, particularly in the biomedical domain, remains challenging. Hence, many Language Models (LMs) are extended by Knowledge Graphs (KGs), but most approaches require entity linking (i.e., explicit alignment between text and KG entities). Inspired by single-stream multimodal Transformers operating on text, image and video data, this thesis proposes the Sophisticated Transformer trained on biomedical text and Knowledge Graphs (STonKGs). STonKGs incorporates a novel multimodal architecture based on a cross encoder that uses the attention mechanism on a concatenation of input sequences derived from text and KG triples, respectively. Over 13 million so-called text-triple pairs, coming from PubMed and assembled using the Integrated Network and Dynamical Reasoning Assembler (INDRA), were used in an unsupervised pre-training procedure to learn representations of biomedical knowledge in STonKGs. By comparing STonKGs to an NLP- and a KG-baseline (operating on either text or KG data) on a benchmark consisting of eight fine-tuning tasks, the proposed knowledge integration method applied in STonKGs was empirically validated. Specifically, on tasks with a comparatively small dataset size and a larger number of classes, STonKGs resulted in considerable performance gains, beating the F1-score of the best baseline by up to 0.083. Both the source code as well as the code used to implement STonKGs are made publicly available so that the proposed method of this thesis can be extended to many other biomedical applications.
Effective Neighborhood Feature Exploitation in Graph CNNs for Point Cloud Object-Part Segmentation
(2022)
Part segmentation is the task of semantic segmentation applied on objects and carries a wide range of applications from robotic manipulation to medical imaging. This work deals with the problem of part segmentation on raw, unordered point clouds of 3D objects. While pioneering works on deep learning for point clouds typically ignore taking advantage of local geometric structure around individual points, the subsequent methods proposed to extract features by exploiting local geometry have not yielded significant improvements either. In order to investigate further, a graph convolutional network (GCN) is used in this work in an attempt to increase the effectiveness of such neighborhood feature exploitation approaches. Most of the previous works also focus only on segmenting complete point cloud data. Considering the impracticality of such approaches, taking into consideration the real world scenarios where complete point clouds are scarcely available, this work proposes approaches to deal with partial point cloud segmentation.
In the attempt to better capture neighborhood features, this work proposes a novel method to learn regional part descriptors which guide and refine the segmentation predictions. The proposed approach helps the network achieve state-of-the-art performance of 86.4% mIoU on the ShapeNetPart dataset for methods which do not use any preprocessing techniques or voting strategies. In order to better deal with partial point clouds, this work also proposes new strategies to train and test on partial data. While achieving significant improvements compared to the baseline performance, the problem of partial point cloud segmentation is also viewed through an alternate lens of semantic shape completion.
Semantic shape completion networks not only help deal with partial point cloud segmentation but also enrich the information captured by the system by predicting complete point clouds with corresponding semantic labels for each point. To this end, a new network architecture for semantic shape completion is also proposed based on point completion network (PCN) which takes advantage of a graph convolution based hierarchical decoder for completion as well as segmentation. In addition to predicting complete point clouds, results indicate that the network is capable of reaching within a margin of 5% to the mIoU performance of dedicated segmentation networks for partial point cloud segmentation.
Mobiles Laser-Schneidsystem zur Unterstützung der USBV-Entschärfung und Beweissicherung (mobiLaS)
(2022)
In the field of automatic music generation, one of the greatest challenges is the consistent generation of pieces continuously perceived positively by the majority of the audience since there is no objective method to determine the quality of a musical composition. However, composing principles, which have been refined for millennia, have shaped the core characteristics of today's music. A hybrid music generation system, mlmusic, that incorporates various static, music-theory-based methods, as well as data-driven, subsystems, is implemented to automatically generate pieces considered acceptable by the average listener. Initially, a MIDI dataset, consisting of over 100 hand-picked pieces of various styles and complexities, is analysed using basic music theory principles, and the abstracted information is fed into explicitly constrained LSTM networks. For chord progressions, each individual network is specifically trained on a given sequence length, while phrases are created by consecutively predicting the notes' offset, pitch and duration. Using these outputs as a composition's foundation, additional musical elements, along with constrained recurrent rhythmic and tonal patterns, are statically generated. Although no survey regarding the pieces' reception could be carried out, the successful generation of numerous compositions of varying complexities suggests that the integration of these fundamentally distinctive approaches might lead to success in other branches.
Wie KI Innere Führung lernt
(2022)
Dass sich künstliche Intelligenz (KI) weltweit ausgebreitet hat, ist eine Binsenwahrheit. Die rasche und unaufhaltsame Proliferation von KI der letzten zehn Jahre spricht für sich, und längst ziehen auch Gesetzgeber und Regulierungsbehörden nach, um KI und ihre Technikfolgen einzuhegen. Für Deutschland relevante Gestaltungsanforderungen haben die High-Level Expert Group on Artificial Intelligence der Europäischen Kommission (HLEG AI) und auf nationaler Ebene die Datenethikkommission der Bundesregierung (DEK) und die Enquetekommission Künstliche Intelligenz des Deutschen Bundestags (EKKI) geäußert.
High-dimensional and multi-variate data from dynamical systems such as turbulent flows and wind turbines can be analyzed with deep learning due to its capacity to learn representations in lower-dimensional manifolds. Two challenges of interest arise from data generated from these systems, namely, how to anticipate wind turbine failures and how to better understand air flow through car ventilation systems. There are deep neural network architectures that can project data into a lower-dimensional space with the goal of identifying and understanding patterns that are not distinguishable in the original dimensional space. Learning data representations in lower dimensions via non-linear mappings allows one to perform data compression, data clustering (for anomaly detection), data reconstruction and synthetic data generation.
In this work, we explore the potential that variational autoencoders (VAE) have to learn low-dimensional data representations in order to tackle the problems posed by the two dynamical systems mentioned above. A VAE is a neural network architecture that combines the mechanisms of the standard autoencoder and variational bayes. The goal here is to train a neural network to minimize a loss function defined by a reconstruction term together with a variational term defined as a Kulback-Leibler (KL) divergence.
The report discusses the results obtained for the two different data domains: wind turbine time series and turbulence data from computational fluid dynamics (CFD) simulations.
We report on the reconstruction, clustering and unsupervised anomaly detection of wind turbine multi-variate time series data using a variant of a VAE called Variational Recurrent Autoencoder (VRAE). We trained a VRAE to cluster normal and abnormal wind turbine series (two class problem) as well as normal and multiple abnormal series (multi-class problem). We found that the model is capable of distinguishing between normal and abnormal cases by reducing the dimensionality of the input data and projecting it to two dimensions using techniques such as Principal Component Analysis (PCA) and t-distributed stochastic neighbor embedding (t-SNE). A set of anomaly scoring methods is applied on top of these latent vectors in order to compute unsupervised clustering. We have achieved an accuracy of up to 96% with the KM eans + + algorithm.
We also report the data reconstruction and generation results of two dimensional turbulence slices corresponding to CFD simulation of a HVAC air duct. For this, we have trained a Convolutional Variational Autoencoder (CVAE). We have found that the model is capable of reconstructing laminar flows up to a certain degree of resolution as well generating synthetic turbulence data from the learned latent distribution.
Im Rahmen der Förderlinie „FDMScouts.nrw“ arbeiten zehn Hochschulen kooperativ an Strukturen und Prozessen für einen nachhaltigen Aufbau des Forschungsdatenmanagements an den betreffenden Hochschulen für angewandte Wissenschaften und Fachhochschulen.
Hierbei ist ausschlaggebend, das Forschungsdatenmanagement zielgerichtet und bedarfsorientiert zu konzipieren und sowohl strategisch als auch operativ zu verankern. Ausgangspunkt dieser Bemühungen bildet daher eine Bedarfserhebung, die bestehende Datenworkflows, Vorwissen und Bedarfe der Forschenden zum FDM erfassen soll. In Abstimmung innerhalb der Förderlinie „FDMScouts.nrw“ wurde der vorliegende Umfragebogen erstellt.
Der Erhebungsbogen basiert auf der Vorlage „Fragenkatalog zur Bedarfserhebung zur Archivierung und Bereitstellung von Forschungsdaten an den rheinland-pfälzischen Universitäten und Hochschulen für angewandte Wissenschaften“ (Lemaire et al. 2022). Darüber hinaus wurden Aspekte aus „UNEKE: Forschungsdatenspeicherung - Praxis und Bedarfe: Online-Survey 2019“ (Brenger et al. 2019) und aus „Anforderungserhebung bei den brandenburgischen Hochschulen“ (Radtke et al. 2020) entnommen. Als weitere Quelle diente der „Interviewleitfaden zur Bestands- und Bedarfserhebung im Forschungsdatenmanagement (FDM) - Projekt FDM-TUDO“ der TU Dortmund (Kletke et al. 2022).
Jahresbericht 2020
(2021)
The Global Compact for Safe, Orderly and Regular Migration defines Global Skill Partnerships (GSP) as an innovative means of strengthen skills development among origin countries and countries of destination in mutually beneficial manner. However, GSPs are very limited in number and scope, and empirical analyses of them are, to date, relatively rare. This study helps fill this gap in data by presenting and examining existing GSPs or GSP-like approaches (e.g., transnational training partnerships). The aim of the study is to take stock of the various conceptual discourses on and practical experience with transnational skill partnerships. Using Kosovo as a case study, the study details the structure of such partnerships and the processes they entail. It documents the experience of those involved and catalogues the factors contributing to success. On this basis, the authors propose a means of categorizing the various practices that will help structure the empirical diversity of such approaches and render them conceptually feasible: Transnational Skills and Mobility Partnerships (TSMP).
Spätestens seit der Belegausgabepflicht in Deutschland ist der digitale Kassenbon in aller Munde. Neben der Reduzierung umweltschädlichen Thermopapiers ergeben sich mit dieser Technologie auch neue Schnittstellen zwischen Kunde:in und Handel. Diese können für eine stärkere Digitalisierung und ein gesteigertes Kund:innen-Erlebnis genutzt werden.
Vor diesem Hintergrund betrachtet dieses Whitepaper die Perspektiven der verschiedenen Stakeholder, Architekturen sowie mögliche Mehrwertdienste zur Steigerung des Kund:innen-Erlebnis, aber auch zur Optimierung der Handelsprozesse.
Die nationale Politik- und Forschungsstrategie Bioökonomie sieht eine Transformation der Wirtschaft vor, bei der die Verwendung fossiler Rohstoffe zunehmend durch den Einsatz nachwachsender Rohstoffe ersetzt wird. Der Einsatz biobasierter Kunststoffe soll dabei gefördert werden. Erste Analysen der Berichterstattung zu Biokunststoffen im Rahmen einer Pilotstudie ergaben, dass der Grundgedanke biologisch abbaubarer Kunststoffe breite Zustimmung im öffentlichen Diskurs erfährt. Abseits der soziopolitischen Diskursebene entwickelt sich jedoch eine medial geführte Diskussion um erhebliche Probleme mit den Stoffen in der Abfallwirtschaft. Die Gefahr besteht nun, dass diese Haltung verbreitet durch die Massenmedien auf die öffentliche Meinung abfärbt. Mangelnde öffentliche Akzeptanz könnte den Erfolg von innovativen Biokunststoff-Produkten gefährden.
Anhand detaillierter Netzanalysen für ein reales Mittelspannungsnetzgebiet konnte gezeigt werden, dass sowohl die Einbindung von Prognosedaten auf Basis von Satelliten und Wetterdaten, als auch die Verbesserung von Folgetagsprognosen auf der Basis numerischer Wettermodelle einen deutlichen Mehrwert für ein prognosebasiertes Engpassmanagement bzw. Redispatch und Blindleistungsmanagement im Verteilnetz aufweisen. Auch Kurzfristprognosen auf der Basis von Satellitendaten haben einen positiven Effekt. Ein weiterer wichtiger Mehrwert des Projektes ist auch die Rückmeldung der kritischen Prognosesituationen aus Sicht der Anwendungsfälle, so dass wie bereits im Projekt gezeigt und darüber hinaus, Prognosen zielgerichteter auf die Anwendung im Verteilnetzbetrieb ausgelegt und optimiert werden können.
Weiterhin konnten Prognoseverbesserungen für das Vorhersagemodell des Deutschen Wetterdienstes durch die Assimilation von sichtbaren Satellitenbildern erreicht werden. Darüber hinaus wurden Wolken- und Strahlungsprodukte aus Satelliten verbessert und somit die Datenbasis für die Kurzfristprognose als auch für die Assimilation.
Darüber hinaus wurden verschiedene Methoden entwickelt, die zukünftig zu einer weiteren Prognoseverbesserung, insbesondere für Wettersituationen mit hohen Prognosefehlern, führen könnten. Solche Situationen wurden aus Sicht des Netzbetriebs und mithilfe von satellitenbasierten Analysen der Gesamtwetterlage für die Perioden der MetPVNet Messkampagnen identifiziert. Hierbei handelte es sich insbesondere um Situationen mit starker oder stark wechselhafter Bewölkung.
Für die MetPVNet Messkampagnen wurde auf der Basis eines Trainingsdatensatzes und in Abhängigkeit der Variabilitätsklasse die Abweichung der bodennahen Einstrahlung von Satellitendaten oder von Strahlungsprognosen quantifiziert. Diese Art der Informationen bietet zukünftig die Möglichkeit zur Bewertung der Prognosegüte.
Künstliche Intelligenz (KI) ist aus der heutigen Gesellschaft kaum noch wegzudenken. Auch im Sport haben Methoden der KI in den letzten Jahren mehr und mehr Einzug gehalten. Ob und inwieweit dabei allerdings die derzeitigen Potenziale der KI tatsächlich ausgeschöpft werden, ist bislang nicht untersucht worden. Der Nutzen von Methoden der KI im Sport ist unbestritten, jedoch treten bei der Umsetzung in die Praxis gravierende Probleme auf, was den Zugang zu Ressourcen, die Verfügbarkeit von Experten und den Umgang mit den Methoden und Daten betrifft. Die Ursache für die, verglichen mit anderen Anwendungsgebieten, langsame An- bzw. Übernahme von Methoden der KI in den Spitzensport ist nach Hypothese des Autorenteams auf mehrere Mismatches zwischen dem Anwendungsfeld und den KI-Methoden zurückzuführen. Diese Mismatches sind methodischer, struktureller und auch kommunikativer Art. In der vorliegenden Expertise werden Vorschläge abgeleitet, die zur Auflösung der Mismatches führen können und zugleich neue Transfer- und Synergiemöglichkeiten aufzeigen. Außerdem wurden drei Use Cases zu Trainingssteuerung, Leistungsdiagnostik und Wettkampfdiagnostik exemplarisch umgesetzt. Dies erfolgte in Form entsprechender Projektbeschreibungen. Dabei zeigt die Ausarbeitung, auf welche Art und Weise Probleme, die heute noch bei der Verbindung zwischen KI und Sport bestehen, möglichst ausgeräumt werden können. Eine empirische Umsetzung des Use Case Trainingssteuerung erfolgte im Radsport, weshalb dieser ausführlicher dargestellt wird.
Das Projekt adressiert ein Problem aus dem Bereich Medizintechnologie (ein NRW-Förderschwerpunkt): die Entwicklung eines für Patienten maßgeschneiderten Gewebeersatzmaterials, ein Knochensurrogat. Kritische (“critical size“) Knochendefekte stellen ein signifikantes Gesundheitsproblem dar, das durch die zurzeit gängigen Knochenersatzmaterialien nicht bzw. nicht effizient therapiert werden kann. Kritische Knochendefekte werden mit artifiziellen Biomaterialien behandelt, die bislang eine unzureichende Regenerationskapazität aufweisen.
Der Globale Migrationspakt der Vereinten Nationen beschreibt globale Kompetenzpartnerschaften bzw. Global Skills Partnerships (GSP) als eine innovative Möglichkeit, die Fachkräftebasis global zu stärken, bleibt hinsichtlich ihrer Ausgestaltung aber recht vage. Auch die hierzulande unter der Bezeichnung „transnationale Ausbildungspartnerschaften“ laufenden Aktivitäten sind in Zahl und Reichweite sehr begrenzt und es liegen bisweilen kaum empirische Analysen zu ihnen vor. Hier schafft die vorliegende Expertise von Michael Sauer und Jurica Volarevic Abhilfe, indem sie existierende Ausbildungspartnerschaften insbesondere aus dem Erfahrungsraum der Republik Kosovo vorstellt und analytisch beleuchtet. Mithilfe einer Bestandsaufnahme der konzeptionellen Diskurse und Praxiserfahrungen wird ein Kategorisierungsvorschlag unternommen, mit dessen Hilfe die empirische Vielfalt besser geordnet und konzeptionell greifbar gemacht werden kann: Transnationale Qualifizierungs- und Mobilitätspartnerschaften (tQMP).
An essential measure of autonomy in service robots designed to assist humans is adaptivity to the various contexts of human-oriented tasks. These robots may have to frequently execute the same action, but subject to subtle variations in task parameters that determine optimal behaviour. Such actions are traditionally executed by robots using pre-determined, generic motions, but a better approach could utilize robot arm maneuverability to learn and execute different trajectories that work best in each context.
In this project, we explore a robot skill acquisition procedure that allows incorporating contextual knowledge, adjusting executions according to context, and improvement through experience, as a step towards more adaptive service robots. We propose an apprenticeship learning approach to achieving context-aware action generalisation on the task of robot-to-human object hand-over. The procedure combines learning from demonstration, with which a robot learns to imitate a demonstrator’s execution of the task, and a reinforcement learning strategy, which enables subsequent experiential learning of contextualized policies, guided by information about context that is integrated into the learning process. By extending the initial, static hand-over policy to a contextually adaptive one, the robot derives and executes variants of the demonstrated action that most appropriately suit the current context. We use dynamic movement primitives (DMPs) as compact motion representations, and a model-based Contextual Relative Entropy Policy Search (C-REPS) algorithm for learning policies that can specify hand-over position, trajectory shape, and execution speed, conditioned on context variables. Policies are learned using simulated task executions, before transferring them to the robot and evaluating emergent behaviours.
We demonstrate the algorithm’s ability to learn context-dependent hand-over positions, and new trajectories, guided by suitable reward functions, and show that the current DMP implementation limits learning context-dependent execution speeds. We additionally conduct a user study involving participants assuming different postures and receiving an object from the robot, which executes hand-overs by either exclusively imitating a demonstrated motion, or selecting hand-over positions based on learned contextual policies and adapting its motion accordingly. The results confirm the hypothesized improvements in the robot’s perceived behaviour when it is context-aware and adaptive, and provide useful insights that can inform future developments.
This work provides a short but technical introduction to the main building blocks of a blockchain. It argues that a blockchain is not a revolutionary technology but rather a clever combination of three fields: cryptography, decentralization and game theory. In addition, it summaries the differences between a public, private and federate blockchain model and the two prominent consensus mechanism Proof-of-Work (POW) and Proof-of-Stake (POS).
AErOmAt Abschlussbericht
(2020)
Das Projekt AErOmAt hatte zum Ziel, neue Methoden zu entwickeln, um einen erheblichen Teil aerodynamischer Simulationen bei rechenaufwändigen Optimierungsdomänen einzusparen. Die Hochschule Bonn-Rhein-Sieg (H-BRS) hat auf diesem Weg einen gesellschaftlich relevanten und gleichzeitig wirtschaftlich verwertbaren Beitrag zur Energieeffizienzforschung geleistet. Das Projekt führte außerdem zu einer schnelleren Integration der neuberufenen Antragsteller in die vorhandenen Forschungsstrukturen.
Abschlussbericht zum BMBF-Fördervorhaben Enabling Infrastructure for HPC-Applications (EI-HPC)
(2020)
Human and robot tasks in household environments include actions such as carrying an object, cleaning a surface, etc. These tasks are performed by means of dexterous manipulation, and for humans, they are straightforward to accomplish. Moreover, humans perform these actions with reasonable accuracy and precision but with much less energy and stress on the actuators (muscles) than the robots do. The high agility in controlling their forces and motions is actually due to "laziness", i.e. humans exploit the existing natural forces and constraints to execute the tasks.
The above-mentioned properties of the human lazy strategy motivate us to relax the problem of controlling robot motions and forces, and solve it with the help of the environment. Therefore, in this work, we developed a lazy control strategy, i.e. task specification models and control architectures that relax several aspects of robot control by exploiting prior knowledge about the task and environment. The developed control strategy is realized in four different robotics use cases. In this work, the Popov-Vereshchagin hybrid dynamics solver is used as one of the building blocks in the proposed control architectures. An extension of the solver’s interface with the artificial Cartesian force and feed-forward joint torque task-drivers is proposed in this thesis.
To validate the proposed lazy control approach, an experimental evaluation was performed in a simulation environment and on a real robot platform.
A Comparative Study of Uncertainty Estimation Methods in Deep Learning Based Classification Models
(2020)
Deep learning models produce overconfident predictions even for misclassified data. This work aims to improve the safety guarantees of software-intensive systems that use deep learning based classification models for decision making by performing comparative evaluation of different uncertainty estimation methods to identify possible misclassifications.
In this work, uncertainty estimation methods applicable to deep learning models are reviewed and those which can be seamlessly integrated to existing deployed deep learning architectures are selected for evaluation. The different uncertainty estimation methods, deep ensembles, test-time data augmentation and Monte Carlo dropout with its variants, are empirically evaluated on two standard datasets (CIFAR-10 and CIFAR-100) and two custom classification datasets (optical inspection and RoboCup@Work dataset). A relative ranking between the methods is provided by evaluating the deep learning classifiers on various aspects such as uncertainty quality, classifier performance and calibration. Standard metrics like entropy, cross-entropy, mutual information, and variance, combined with a rank histogram based method to identify uncertain predictions by thresholding on these metrics, are used to evaluate uncertainty quality.
The results indicate that Monte Carlo dropout combined with test-time data augmentation outperforms all other methods by identifying more than 95% of the misclassifications and representing uncertainty in the highest number of samples in the test set. It also yields a better classifier performance and calibration in terms of higher accuracy and lower Expected Calibration Error (ECE), respectively. A python based uncertainty estimation library for training and real-time uncertainty estimation of deep learning based classification models is also developed.
Kollaborative Industrieroboter werden für produzierende Unternehmen immer kosteneffizienter. Während diese Systeme für den menschlichen Mitarbeiter eine große Hilfe sein können, stellen sie gleichzeitig ein ernstes Gesundheitsrisiko dar, wenn die zwingend notwendigen Sicherheitsmaßnahmen nur unzureichend umgesetzt werden. Herkömmliche Sicherheitseinrichtungen wie Zäune oder Lichtvorhänge bieten einen guten Schutz, aber solch statische Schutzvorrichtungen sind in neuen, hochdynamischen Arbeitsszenarien problematisch.
Im Forschungsprojekt BeyondSPAI wurde ein Funktionsmuster eines Multisensorsystems zur Absicherung solcher dynamischer Arbeitsszenarien entworfen, implementiert und im Feld getestet. Kern des Systems ist eine robuste optische Materialklassifikation, die mit Hilfe eines intelligenten InGaAs-Kamerasystems Haut von anderen typischen Werkstückoberflächen (z.B. Holz, Metalle od. Kunststoffe) unterscheiden kann. Diese einzigartige Eigenschaft wird genutzt, um menschliche Mitarbeiter zuverlässig zu erkennen, so dass ein konventioneller Roboter in Folge als personenbewusster Cobot arbeiten kann.
Das System ist modular und kann leicht mit weiteren Sensoren verschiedenster Art erweitert werden. Es kann an verschiedene Marken von Industrierobotern angepasst werden und lässt sich schnell an bestehenden Robotersystemen integrieren. Die vier vom System bereitgestellten Sicherheitsausgänge können dazu verwendet werden - abhängig von der durchdrungenen Überwachungszone - entweder eine Warnung auszugeben, die Bewegung des Roboters auf eine sichere Geschwindigkeit zu verlangsamen, oder den Roboter sicher anzuhalten. Sobald alle Zonen wieder als „eindeutig frei von Personen“ identifiziert sind, kann der Roboter wieder beschleunigen, seine ursprüngliche Bewegung wiederaufnehmen und die Arbeit fortsetzen.
Multi-robot systems (MRS) are capable of performing a set of tasks by dividing them among the robots in the fleet. One of the challenges of working with multirobot systems is deciding which robot should execute each task. Multi-robot task allocation (MRTA) algorithms address this problem by explicitly assigning tasks to robots with the goal of maximizing the overall performance of the system. The indoor transportation of goods is a practical application of multi-robot systems in the area of logistics. The ROPOD project works on developing multi-robot system solutions for logistics in hospital facilities. The correct selection of an MRTA algorithm is crucial for enhancing transportation tasks. Several multi-robot task allocation algorithms exist in the literature, but just few experimental comparative analysis have been performed. This project analyzes and assesses the performance of MRTA algorithms for allocating supply cart transportation tasks to a fleet of robots. We conducted a qualitative analysis of MRTA algorithms, selected the most suitable ones based on the ROPOD requirements, implemented four of them (MURDOCH, SSI, TeSSI, and TeSSIduo), and evaluated the quality of their allocations using a common experimental setup and 10 experiments. Our experiments include off-line and semi on-line allocation of tasks as well as scalability tests and use virtual robots implemented as Docker containers. This design should facilitate deployment of the system on the physical robots. Our experiments conclude that TeSSI and TeSSIduo suit best the ROPOD requirements. Both use temporal constraints to build task schedules and run in polynomial time, which allow them to scale well with the number of tasks and robots. TeSSI distributes the tasks among more robots in the fleet, while TeSSIduo tends to use a lower percentage of the available robots.
Subsequently, we have integrated TeSSI and TeSSIduo to perform multi-robot task allocation for the ROPOD project.
Currently, a variety of methods exist for creating different types of spatio-temporal world models. Despite the numerous methods for this type of modeling, there exists no methodology for comparing the different approaches or their suitability for a given application e.g. logistics robots. In order to establish a means for comparing and selecting the best-fitting spatio-temporal world modeling technique, a methodology and standard set of criteria must be established. To that end, state-of-the-art methods for this type of modeling will be collected, listed, and described. Existing methods used for evaluation will also be collected where possible.
Using the collected methods, new criteria and techniques will be devised to enable the comparison of various methods in a qualitative manner. Experiments will be proposed to further narrow and ultimately select a spatio-temporal model for a given purpose. An example network of autonomous logistic robots, ROPOD, will serve as a case study used to demonstrate the use of the new criteria. This will also serve to guide the design of future experiments that aim to select a spatio-temporal world modeling technique for a given task. ROPOD was specifically selected as it operates in a real-world, human shared environment. This type of environment is desirable for experiments as it provides a unique combination of common and novel problems that arise when selecting an appropriate spatio-temporal world model. Using the developed criteria, a qualitative analysis will be applied to the selected methods to remove unfit options.
Then, experiments will be run on the remaining methods to provide comparative benchmarks. Finally, the results will be analyzed and recommendations to ROPOD will be made.
Die Wahrnehmung des perzeptionellen Aufrecht (perceptual upright, PU) variiert in Abhängigkeit der Gewichtung verschiedener gravitationsbezogener und körperbasierter Merkmale zwischen Kontexten und aufgrund individueller Unterschiede. Ziel des Vorhabens war es, systematisch zu untersuchen, welche Zusammenhänge zwischen visuellen und gravitationsbedingten Merkmalen bestehen. Das Vorhaben baute auf vorangegangen Untersuchungen auf, deren Ergebnisse indizieren, dass eine Gravitation von ca. 0,15g notwendig ist, um effiziente Selbstorientierungsinformationen bereit zu stellen (Herpers et. al, 2015; Harris et. al, 2014).
In dem hier beschriebenen Vorhaben wurden nun gezielt künstliche Gravitationsbedingungen berücksichtigt, um die Gravitationsschwelle, ab der ein wahrnehmbarer Einfluss beobachtbar ist, genauer zu quantifizieren bzw. die oben genannte Hypothese zu bestätigen. Es konnte gezeigt werden, dass die zentripetale Kraft, die auf einer rotierenden Zentrifuge entlang der Längsachse des Körpers wirkt, genauso efektiv wie Stehen mit normaler Schwerkraft ist, um das Gefühl des perzeptionellen Aufrechts auszulösen. Die erzielten Daten deuten zudem darauf hin, dass ein Gravitationsfeld von mindestens 0,15 g notwendig ist, um eine efektive Orientierungsinformation für die Wahrnehmung von Aufrecht zu liefern. Dies entspricht in etwa der Gravitationskraft von 0,17 g, die auf dem Mond besteht. Für eine lineare Beschleunigung des Körpers liegt der vestibulare Schwellenwert bei etwa 0,1 m/s2 und somit liegt der Wert für die Situation auf dem Mond von 1,6 m/s2 deutlich über diesem Schwellenwert.
Intelligentes Carsharing zur Förderung der urbanen Mobilität - Einfach Teilen : Schlussbericht
(2019)
Designing consumption feedback to support sustainable behavior is an active research topic. In recent years, relevant work has suggested a variety of possible design strategies. Addressing the more recent developments in this field, this paper presents a structured literature review, providing an overview of current information design approaches and highlighting open research questions. We suggest a literature-based taxonomy of used strategies, data source and output media with a special focus on design. In particular, we analyze which visual forms are used in current research to reach the identified strategy goals. Our survey reveals that the trend is towards more complex and contextualized feedback and almost every design within sustainable HCI adopts common visualization forms. Furthermore, adopting more advanced visual forms and techniques from information visualization research is helpful when dealing with ever-increasing data sources at home. Yet so far, this combination has often been neglected in feedback design.
In this paper, we provide a participatory design study of a mobile health platform for older adults that provides an integrative perspective on health data collected from different devices and apps. We illustrate the diversity and complexity of older adults’ perspectives in the context of health and technology use, the challenges which follow on for the design of mobile health platforms that support active and healthy ageing (AHA) and our approach to addressing these challenges through a participatory design (PD) process. Interviews were conducted with older adults aged 65+ in a two-month study with the goal of understanding perspectives on health and technologies for AHA support. We identified challenges and derived design ideas for a mobile health platform called “My-AHA”. For researchers in this field, the structured documentation of our procedures and results, as well as the implications derived provide valuable insights for the design of mobile health platforms for older adults.
BonaRes (Modul A): Überwindung der Bodenmüdigkeit mithilfe eines integrierten Ansatzes - ORDIAmur
(2019)
Friction effects impose a requirement for the supplementary amount of torque to be produced in actuators for a robot to move, which in turn increases energy consumption. We cannot eliminate friction, but we can optimize motions to make them more energy efficient, by considering friction effects in motion computations. Optimizing motions means computing efficient joint torques/accelerations based on different friction torques imposed in each joint. Existing friction forces can be used for supporting certain types of arm motions, e.g standing still.
Reducing energy consumption of robot's arms will provide many benefits, such as longer battery life of mobile robots, reducing heat in motor systems, etc.
The aim of this project is extending an already available constrained hybrid dynamic solver, by including static friction effects in the computations of energy optimal motions. When the algorithm is extended to account for static friction factors, a convex optimization (maximization) problem must be solved.
The author of this hybrid dynamic solver has briefly outlined the approach for including static friction forces in computations of motions, but without providing a detailed derivation of the approach and elaboration that will show its correctness. Additionally, the author has outlined the idea for improving the computational efficiency of the approach, but without providing its derivation.
In this project, the proposed approach for extending the originally formulated algorithm has been completely derived and evaluated in order to show its feasibility. The evaluation is conducted in simulation environment with one DOF robot arm, and it shows correct results from the computation of motions. Furthermore, this project presents the derivation of the outlined method for improving the computational efficiency of the extended solver.
Motion capture, often abbreviated mocap, generally aims at recording any kind of motion -- be it from a person or an object -- and to transform it to a computer-readable format. Especially the data recorded from (professional and non-professional) human actors are typically used for analysis in e.g. medicine, sport sciences, or biomechanics for evaluation of human motion across various factors. Motion capture is also widely used in the entertainment industry: In video games and films realistic motion sequences and animations are generated through data-driven motion synthesis based on recorded motion (capture) data.
Although the amount of publicly available full-body-motion capture data is growing, the research community still lacks a comparable corpus of specialty motion data such as, e.g. prehensile movements for everyday actions. On the one hand, such data can be used to enrich (hand-over animation) full-body motion capture data - usually captured without hand motion data due to the drastic dimensional difference in articulation detail. On the other hand, it provides means to classify and analyse prehensile movements with or without respect to the concrete object manipulated and to transfer the acquired knowledge to other fields of research (e.g. from 'pure' motion analysis to robotics or biomechanics).
Therefore, the objective of this motion capture database is to provide well-documented, free motion capture data for research purposes.
The presented database GraspDB14 in sum contains over 2000 prehensile movements of ten different non-professional actors interacting with 15 different objects. Each grasp was realised five times by each actor. The motions are systematically named containing an (anonymous) identifier for each actor as well as one for the object grasped or interacted with.
The data were recorded as joint angles (and raw 8-bit sensor data) which can be transformed into positional 3D data (3D trajectories of each joint).
In this document, we provide a detailed description on the GraspDB14-database as well as on its creation (for reproducibility).
Chapter 2 gives a brief overview of motion capture techniques, freely available motion capture databases for both, full body motions and hand motions, and a short section on how such data is made useful and re-used. Chapter 3 describes the database recording process and details the recording setup and the recorded scenarios. It includes a list of objects and performed types of interaction. Chapter 4 covers used file formats, contents, and naming patterns. We provide various tools for parsing, conversion, and visualisation of the recorded motion sequences and document their usage in chapter 5.
Bei der Übertragung und Speicherung von Daten ist es eine wesentliche Frage, inwieweit die Daten komprimiert werden können, ohne dass deren Informationsgehalt verloren geht.
Ein Maß für den Informationsgehalt von Daten ist also von grundlegender Bedeutung. Vor etwa siebzig Jahren hat C. E. Shannon ein solches Maß eingeführt und damit das Lehr- und Forschungsgebiet der Informationstheorie begründet, welches seit dem bis heute hin wesentlich zur Konzeption und Realisierung von Informationsund Kommunikationstechnologien beigetragen hat. Etwa zwanzig Jahre später hat A. N. Kolmogorov ein anderes Maß für den Informationsgehalt von Daten eingeführt. Während die Shannonsche Informationstheorie zum Curriculum von mathematischen, informatischen und elektrotechnischen Studiengängen gehört, ist die Algorithmische Informationstheorie von Kolmogorov weit weniger bekannt und eher Gegenstand von speziellen Lehrveranstaltungen.
Seit einigen Jahren nimmt allerdings die Beschäftigung mit dieser Theorie zu, zumal in der einschlägigen Literatur von erfolgreichen praktischen Anwendungen der Theorie berichtet wird. Die vorliegende Arbeit gibt eine Einführung in grundlegende Ideen dieser Theorie und beschreibt deren Anwendungsmöglichkeiten bei einigen ausgewählten Problemstellungen der Theoretischen Informatik.
Die Ausarbeitung kann als Skript für einführende Lehrveranstaltungen in die Algorithmische Informationstheorie sowie als Lektüre zur Einarbeitung in die Thematik als Ausgangspunkt für Forschungs- und Entwicklungsarbeiten verwendet werden.
Der vorliegende Fachbericht ist der Abschlussbericht eines im Auftrag des Ministeriums für Umwelt, Landwirtschaft, Natur- und Verbraucherschutz durchgeführten Kooperationsprojekts des LANUV mit dem Internationalen Zentrum für Nachhaltige Entwicklung (Hochschule-Bonn-Rhein-Sieg) zur Untersuchung von Mengen und Gründen für die Entstehung von Lebensmittelverlusten bei Obst, Gemüse und Kartoffeln sowie zur Entwicklung von Vermeidungsstrategien im Winter 2016/2017.
Die im Folgenden dargestellten wichtigsten Ergebnisse des Teilprojektes 5 "Mathematische Beschreibung der relevanten physikalischen Prozesse und numerische Simulation von Wasseraufbereitung und -verteilung" beziehen sich auf die Arbeitspakete 2 "Daten und Methoden zum Modellaufbau, zur Zustandsschätzung, Prognose und Bewertung" und 3 "Physikalische Modelle und Numerische Verfahren".
Als rohstoffarme und exportorientierte Wirtschaftsnation ist die Bundesrepublik in ho- hem Maß auf die Sicherung und Sicherheit der Logistikketten im grenzüberschreiten- den Verkehr angewiesen. Angesichts der komplexen Transportstrukturen bei grenz- überschreitenden Transporten kommt den eingesetzten Kontroll- und Prüfverfahren besondere Bedeutung zu: Einerseits müssen Kostenbelastungen, Unterbrechungen und Verzögerungen in der Transportkette minimiert, andererseits besonders illegale Einfuhren, Transporte und Substanzen unterbunden werden. Von besonderer Bedeu- tung für Verdachts- bzw. Stichprobenkontrollen ist der Einsatz speziell trainierter Spür- hunde. Als besonders leistungsfähige ‚lebende Sensoren‘ sind sie in der Lage, eine Vielzahl von Stoffen zu detektieren. Der Einsatz von Spürhunden unterliegt allerdings engen Grenzen: Hoher Trainingsaufwand, eng begrenzte Einsatzdauer, begrenzte Verfügbarkeit. Die Entwicklung neuer, optimierter Einsatzverfahren für Spürhunde z. B. mit höheren Durchsatzraten und überprüfbarer Verlässlichkeit durch Einbindung technischer Systeme ist daher ein wichtiger Beitrag für die Sicherung und Sicherheit der Logistikketten.
Um das digitale Storytelling für Medienunternehmen lukrativ nutzbar zu machen, existiert eine zunehmende Zahl von Tools, Software also, die das deutlich weniger zeitaufwendige Produzieren mithilfe zur Verfügung stehender Seitenvorlagen möglich machen. Drei oftmals verwendete Tools zur Produktion als auch zur Veröffentlichung von Beiträgen im digitalen Storytelling sind Atavist, Pageflow und Shorthand. Statt eigenem Programmieren können verschiedene multimediale Elemente in der Regel mit wenigen Mausklicks integriert werden. Nicolas Kaufmann beschäftigt sich in seiner Abschlussarbeit zum Bachelor of Science mit dem Thema "Digitales Storytelling - Eine Untersuchung zu Darstellungsformen, Nutzen und Tools".
Tracelets and Specifications
(2017)
In the accompanying paper [1] the authors study a model of concurrent programs in terms of events and a dependence relation, i.e., a set of arrows, between them. There also two simplifying interface models are presented; they abstract in different ways from the intricate network of internal points and arrows of program components. This report supplements [1] by presenting full proofs for the properties of the interface models, in particular, that both models exhibit homomorphic behaviour w.r.t. sequential and concurrent composition. [1] B. Möller, C.A.R. Hoare, M.E. Müller, G. Struth: A discrete geometric model of concurrent program execution. In H. Zhu, J. Bowen: Proc. UTP 16. LNCS 10134. Springer 2017, 1-25
Studienverläufe von Studenten weichen nicht selten vom offiziell geplanten Curriculum ab. Für eine den Studienerfolg verbessernde Planung und Weiterentwicklung von Studiengängen und Curricula fehlen den Verantwortlichen häufig Erkenntnisse über tatsächliche sowie typischerweise erfolgreiche und weniger erfolgreiche Studienverlaufsmuster. Process-Mining-Techniken können helfen, mehr Transparenz bei der Auswertung von Studienverläufen zu schaffen und so die Erkennung typischer Studienverlaufsmuster, die Überprüfung der Übereinstimmung der konkreten Studienverläufe mit dem vorgegebenen Curriculum sowie eine zielgerechte Verbesserung des Curriculums zu unterstützen.
Emotional communication is a key element of habilitation care of persons with dementia. It is, therefore, highly preferable for assistive robots that are used to supplement human care provided to persons with dementia, to possess the ability to recognize and respond to emotions expressed by those who are being cared-for. Facial expressions are one of the key modalities through which emotions are conveyed. This work focuses on computer vision-based recognition of facial expressions of emotions conveyed by the elderly.
Although there has been much work on automatic facial expression recognition, the algorithms have been experimentally validated primarily on young faces. The facial expressions on older faces has been totally excluded. This is due to the fact that the facial expression databases that were available and that have been used in facial expression recognition research so far do not contain images of facial expressions of people above the age of 65 years. To overcome this problem, we adopt a recently published database, namely, the FACES database, which was developed to address exactly the same problem in the area of human behavioural research. The FACES database contains 2052 images of six different facial expressions, with almost identical and systematic representation of the young, middle-aged and older age-groups.
In this work, we evaluate and compare the performance of two of the existing imagebased approaches for facial expression recognition, over a broad spectrum of age ranging from 19 to 80 years. The evaluated systems use Gabor filters and uniform local binary patterns (LBP) for feature extraction, and AdaBoost.MH with multi-threshold stump learner for expression classification. We have experimentally validated the hypotheses that facial expression recognition systems trained only on young faces perform poorly on middle-aged and older faces, and that such systems confuse ageing-related facial features on neutral faces with other expressions of emotions. We also identified that, among the three age-groups, the middle-aged group provides the best generalization performance across the entire age spectrum. The performance of the systems was also compared to the performance of humans in recognizing facial expressions of emotions. Some similarities were observed, such as, difficulty in recognizing the expressions on older faces, and difficulty in recognizing the expression of sadness.
The findings of our work establish the need for developing approaches for facial expression recognition that are robust to the effects of ageing on the face. The scientific results of our work can be used as a basis to guide future research in this direction.
Population ageing and growing prevalence of disability have resulted in a growing need for personal care and assistance. The insufficient supply of personal care workers and the rising costs of long-term care have turned this phenomenon into a greater social concern. This has resulted in a growing interest in assistive technology in general, and assistive robots in particular, as a means of substituting or supplementing the care provided by humans, and as a means of increasing the independence and overall quality of life of persons with special needs. Although many assistive robots have been developed in research labs world-wide, very few are commercially available. One of the reasons for this, is the cost. One way of optimising cost is to develop solutions that address specific needs of users. As a precursor to this, it is important to identify gaps between what the users need and what the technology (assistive robots) currently provides. This information is obtained through technology mapping.
The current literature lacks a mapping between user needs and assistive robots, at the level of individual systems. The user needs are not expressed in uniform terminology across studies, which makes comparison of results difficult. In this research work, we have illustrated the technology mapping of assistive robots using the International Classification of Functioning, Disability and Health (ICF). ICF provides standard terminology for expressing user needs in detail. Expressing the assistive functions of robots also in ICF terminology facilitates communication between different stakeholders (rehabilitation professionals, robotics researchers, etc.).
We also investigated existing taxonomies for assistive robots. It was observed that there is no widely accepted taxonomy for classifying assistive robots. However, there exists an international standard, ISO 9999, which classifies commercially available assistive products. The applicability of the latest revision of ISO 9999 standard for classifying mobility assistance robots has been studied. A partial classification of assistive robots based on ISO 9999 is suggested. The taxonomy and technology mapping are illustrated with the help of four robots that have the potential to provide mobility assistance. These are the SmartCane, the SmartWalker, MAid and Care-O-bot (R) 3. SmartCane, SmartWalker and MAid provide assistance by supporting physical movement. Care-O-bot (R) 3 provides assistance by reducing the need to move.
Das Cutting sticks-Problem ist in seiner allgemeinen Formulierung ein NP-vollständiges Problem mit Anwendungspotenzialen im Bereich der Logistik. Unter der Annahme, dass P ungleich NP (P != NP) ist, existieren keine effizienten, d.h. polynomiellen Algorithmen zur Lösung des allgemeinen Problems.
In diesem Papier werden Ansätze aufgezeigt, mit denen bestimmte Instanzen des Problems effizient berechnet werden können. Für die Berechnung wichtige Parameter werden charakterisiert und deren Beziehung untereinander analysiert.
This paper describes the security mechanisms of several wireless building automation technologies, namely ZigBee, EnOcean, ZWave, KNX, FS20, and Home-Matic. It is shown that none of the technologies provides the necessary measure ofsecurity that should be expected in building automation systems. One of the conclusions drawn is that software embedded in systems that are build for a lifetime of twenty years or more needs to be updatable.
Das Cutting sticks-Problem ist in seiner allgemeinen Formulierung ein NP-vollständiges Problem mit Anwendungspotenzialen im Bereich der Logistik. Unter der Annahme, dass P ungleich NP (P != NP) ist, existieren keine effizienten, d.h. polynomiellen Algorithmen zur Lösung des allgemeinen Problems.
In diesem Papier werden für eine Reihe von Instanzen effiziente Lösungen angegeben.
Recent work in image captioning and scene-segmentation has shown significant results in the context of scene-understanding. However, most of these developments have not been extrapolated to research areas such as robotics. In this work we review the current state-ofthe- art models, datasets and metrics in image captioning and scenesegmentation. We introduce an anomaly detection dataset for the purpose of robotic applications, and we present a deep learning architecture that describes and classifies anomalous situations. We report a METEOR score of 16.2 and a classification accuracy of 97 %.
Das Cutting sticks-Problem ist ein NP-vollständiges Problem mit Anwendungspotenzialen im Bereich der Logistik. Es werden grundlegende Definitionen für die Behandlung sowie bisherige Ansätze zur Lösung des Problems aufgearbeitet und durch einige neue Aussagen ergänzt. Insbesondere stehen Ideen für eine algorithmische Lösung des Problems bzw. von Varianten des Problems im Fokus.
Der zunehmende Wunsch der Verbraucher nach einem natürlichen Lebensstil führt unter anderem zu einem erhöhten Konsum von Rohmilch und Milchprodukten aus unpasteurisierter Milch (Hudopisk et al., 2013). Rohmilchkonsumenten bevorzugen Rohmilch zum Einen wegen des subjektiven Eindrucks eines besseren Geschmacks und zum Anderen versprechen sie sich gesundheitliche Vorteile, wie eine reduzierte Empfindlichkeit gegen Allergien und eine bessere Qualität der enthaltenen Nährstoffe, durch den Verzehr unbehandelter Milch (Claeys et al., 2014). Mit dem Konsum von Rohmilch gehen allerdings mikrobiologische Risiken einher, da Rohmilch aufgrund ihres neutralen pH-Wertes, dem hohen Nährstoffgehalt und der hohen Wasseraktivität einen guten Nährboden für mikrobielles Wachstum darstellt. Das Wachstum von verschiedenen Mikroorganismen wird dabei größtenteils durch die Temperatur, die kompetitive Begleitflora und die Anwesenheit von Hemmstoffen beeinflusst (Claeys et al., 2013).Mögliche Kontaminationen der Rohmilch resultieren entweder aus einer direkten Abgabe von Mikroorganismen durch das Euter, als Konsequenz von Entzündungen oder durch eine indirekte Kontamination während des Melkvorgangs oder der späteren Handhabung (EFSA, 2015).
Unternehmen im Maschinenbau realisieren Sicherheitsfunktionen immer mehr durch die Anwendungsprogrammierung von sicherheitsgerichteten Steuerungen. Die aktuellen Normen DIN EN ISO 13849 und DIN EN 62061 definieren erstmals auch Anforderungen an die Softwareentwicklung von Sicherheitsfunktionen. Dadurch sollen gefährliche systematische Fehler in der sicherheitsbezogenen Anwendungssoftware für eine Maschine vermieden werden. Wesentliche Anforderung dieser Normen ist, einen strukturierten Entwicklungsprozess einzuhalten: das V-Modell. Auch die weiteren Anforderungen zu fehlervermeidenden und -beherrschenden Maßnahmen bei der Entwicklung sind in den Normen wie üblich sehr allgemein gehalten. Zudem gibt es bislang wenige publizierte Beispiele und Vorschläge für die Umsetzung dieser Anforderungen. Daher ist die Interpretation der Normen bei der Softwareentwicklung im Maschinenbau oft unklar und bereitet Schwierigkeiten in der Umsetzung. Dies war der Anlass für ein von der DGUV gefördertes und an der Hochschule Bonn-Rhein-Sieg durchgeführtes Projekt (FF-FP0319, Laufzeit 2011 bis 2013). In dem Projekt wurde gemeinsam mit regionalen Maschinenbauunternehmen eine praktisch anwendbare Entwicklungsmethode – die Matrixmethode des IFA – hergeleitet und in einem Forschungsbericht mit vielen Beispielen dokumentiert. Dieser Forschungsbericht bildet den Kern des vorliegenden IFA Reports. Mit der hier dargestellten Matrixmethode des IFA kann Anwendungssoftware von Sicherheitsfunktionen normgerecht spezifiziert, validiert und dokumentiert werden. Darüber hinaus vermittelt der Report weitere Informationen rund um Anwendungsprogrammierung für sicherheitsbezogene Maschinensteuerungen. Der Aufwand für die Anwendungsprogrammierung ist bei Standardsteuerungen typischerweise höher als für zertifizierte Sicherheitssteuerungen. Daher beziehen sich mehrere Kapitel des Reports auf die Anwendung von Standardsteuerungen. Zur effizienten Anwendung der Matrixmethode entwickelt das IFA ein Softwaretool namens SOFTEMA. Die Beispiele des Reports sind zum Download verfügbar und können mit SOFTEMA betrachtet werden.
Schlussbericht HIGEDIS
(2015)
Digitalisierung eines Pen-&-Paper-Rollenspiels mit Übertragung von Interaktionen in die reale Welt
(2015)
Das hier vorliegende Werk ist eine Zusammenführung des Masterprojekts und der darauf aufbauenden Masterarbeit von Antony Konstantinidis und Nicolas Kopp. Diese Arbeiten sind in den Jahren 2013 und 2014 entstanden und ergeben zusammen ein umfassendes Bild der Software- und Spielenentwicklung, der Konzeption von Echtzeitanwendungen und vermitteln Hintergründe aus den verschiedensten Bereichen der Mixed Reality, des Storytelling, der Netzwerkkonzeption und der künstlichen Intelligenz.
Advanced driver assistance systems (ADAS) are technology systems and devices designed as an aid to the driver of a vehicle. One of the critical components of any ADAS is the traffic sign recognition module. For this module to achieve real-time performance, some preprocessing of input images must be done, which consists of a traffic sign detection (TSD) algorithm to reduce the possible hypothesis space. Performance of TSD algorithm is critical.
One of the best algorithms used for TSD is the Radial Symmetry Detector (RSD), which can detect both Circular [7] and Polygonal traffic signs [5]. This algorithm runs in real-time on high end personal computers, but computational performance of must be improved in order to be able to run in real-time in embedded computer platforms.
To improve the computational performance of the RSD, we propose a multiscale approach and the removal of a gaussian smoothing filter used in this algorithm. We evaluate the performance on both computation times, detection and false positive rates on a synthetic image dataset and on the german traffic sign detection benchmark [29].
We observed significant speedups compared to the original algorithm. Our Improved Radial Symmetry Detector is up to 5.8 times faster than the original on detecting Circles, up to 3.8 times faster on Triangle detection, 2.9 times faster on Square detection and 2.4 times faster on Octagon detection. All of this measurements were observed with better detection and false positive rates than the original RSD.
When evaluated on the GTSDB, we observed smaller speedups, in the range of 1.6 to 2.3 times faster for Circle and Regular Polygon detection, but for Circle detection we observed a decreased detection rate than the original algorithm, while for Regular Polygon detection we always observed better detection rates. False positive rates were high, in the range of 80% to 90%.
We conclude that our Improved Radial Symmetry Detector is a significant improvement of the Radial Symmetry Detector, both for Circle and Regular polygon detection. We expect that our improved algorithm will lead the way to obtain real-time traffic sign detection and recognition in embedded computer platforms.
Extraction of text information from visual sources is an important component of many modern applications, for example, extracting the text from traffic signs on a road scene in an autonomous vehicle. For natural images or road scenes this is a unsolved problem. In this thesis the use of histogram of stroke widths (HSW) for character and noncharacter region classification is presented. Stroke widths are extracted using two methods. One is based on the Stroke Width Transform and another based on run lengths. The HSW is combined with two simple region features– aspect and occupancy ratios– and then a linear SVM is used as classifier. One advantage of our method over the state of the art is that it is script-independent and can also be used to verify detected text regions with the purpose of reducing false positives. Our experiments on generated datasets of Latin, CJK, Hiragana and Katakana characters show that the HSW is able to correctly classify at least 90% of the character regions, a similar figure is obtained for non-character regions. This performance is also obtained when training the HSW with one script and testing with a different one, and even when characters are rotated. On the English and Kannada portions of the Chars74K dataset we obtained over 95% correctly classified character regions. The use of raycasting for text line grouping is also proposed. By combining it with our HSW-based character classifier, a text detector based on Maximally Stable Extremal Regions (MSER) was implemented. The text detector was evaluated on our own dataset of road scenes from the German Autobahn, where 65% precision, 72% recall with a f-score of 69% was obtained. Using the HSW as a text verifier increases precision while slightly reducing recall. Our HSW feature allows the building of a script-independent and low parameter count classifier for character and non-character regions.
Der Einsatz von Agentensystemen ist vielfältig, dennoch sind aktuelle Realisierungen lediglich in der Lage primär regelkonformes oder aber „geskriptetes“ Verhalten auch unter Einsatz von randomisierten Verfahren abzubilden. Für eine realistische Repräsentation sind jedoch auch Abweichungen von den Regeln notwendig, die nicht zufällig sondern kontextbedingt auftreten. Im Rahmen dieses Forschungsprojektes wurde ein realitätsnaher Straßenverkehrssimulator realisiert, der mittels eines detailliert definierten Systems für kognitive Agenten auch diese irregulären Verhaltensweisen generiert und somit ein realistisches Verkehrsverhalten für die Verwendung in VR-Anwendungen simuliert. Durch das Erweitern der Agenten mit psychologischen Persönlichkeitsprofilen, basierend auf dem „Fünf-Faktoren-Modell“, zeigen die Agenten individualisierte und gleichzeitig konsistente Verhaltensmuster. Ein dynamisches Emotionsmodell sorgt zusätzlich für eine situationsbedingte Adaption des Verhaltens, z.B. bei langen Wartezeiten. Da die detaillierte Simulation kognitiver Prozesse, der Persönlichkeitseinflüsse und der emotionalen Zustände erhebliche Rechenleistungen verlangt, wurde ein mehrschichtiger Simulationsansatz entwickelt, der es erlaubt den Detailgrad der Berechnung und Darstellung jedes Agenten während der Simulation stufenweise zu verändern, so dass alle im System befindlichen Agenten konsistent simuliert werden können. Im Rahmen diverser Evaluierungsiterationen in einer bestehenden VR-Anwendung – dem FIVIS-Fahrradfahrsimulator des Antragstellers - konnte eindrucksvoll nachgewiesen werden, dass die realisierten Konzepte die ursprünglich formulierten Forschungsfragestellung überzeugend und effizient lösen.
Rural areas often lack affordable broadband Internet connectivity, mainly due to the CAPEX and especially OPEX of traditional operator equipment [HEKN11]. This digital divide limits the access to knowledge, health care and other services for billions of people. Different approaches to close this gap were discussed in the last decade [SPNB08]. In most rural areas satellite bandwidth is expensive and cellular networks (3G,4G) as well as WiMAX suffer from the usually low population density making it hard to amortize the costs of a base station [SPNB08].
Kaum ein anderes Segment im Gesundheitswesen in Deutschland steht so im Fokus der Qualitätssicherung wie die medizinische Rehabilitation. So sind leitliniengetreue Therapien oder ausgereifte Zertifizierungsverfahren längst existenzielle Belegungsvoraussetzungen für die Rehabilitationseinrichtungen. Ohne ein funktionierendes Qualitätsmanagementsystem darf eine Rehabilitationsklinik nicht belegt werden (§20 SGB IX) – das ist einmalig im Gesundheitssystem. Die Rehabilitationskliniken sind damit Vorreiter in Sachen Qualität im Gesundheitswesen.
Aufgrund eines nahezu gleichlautenden Beschlusses des Kreistages im Rhein-Sieg-Kreis (RSK) und des Hauptausschusses der Stadt Bonn im Jahr 2011 wurden die jeweiligen Verwaltungen beauftragt, gemeinsam mit den Energieversorgern der Region ein Starthilfekonzept Elektromobilität zu entwickeln. In Folge dieses Beschlusses konstituierte sich Ende 2011 ein Arbeitskreis, der aus den Verwaltungen des Rhein-Sieg-Kreises und der Stadt Bonn, den Energieversorgern SWB Energie und Wasser, der Rhenag, den Stadtwerken Troisdorf, der Rheinenergie und den RWE besteht. Die inhaltlichen Schwerpunkte, die inzwischen in drei Arbeitskreisen behandelt werden, umfassen den Ausbau der Ladeinfrastruktur, die Öffentlichkeitsarbeit und die Bereitstellung von Strom aus regenerativen Quellen durch den Zubau entsprechender Anlagen in der Region. Während Maßnahmen zur Öffentlichkeitsarbeit und die Bereitstellung Grünen Stroms aus den Arbeitskreisen direkt bearbeitet und bewegt werden, ist dies aufgrund der Komplexität des Themas und der zahlreichen Einflussgrößen beim Ausbau der Ladeinfrastruktur nicht möglich. Daraus entstand die Überlegung einer Kooperation mit der Hochschule Bonn-Rhein-Sieg.
Vielfalt ist unser Angebot
(2014)
Der Fachbereich Sozialversicherung der Hochschule Bonn-Rhein-Sieg blickt auf zehn erfolgreiche Jahre zurück. Seit Gründung des Fachbereichs im Jahr 2003 arbeiten Wissenschaftlerinnen und Wissenschaftler verschiedener Disziplinen auf dem Campus Hennef eng vernetzt im Untersuchungsfeld der Sozialversicherung.
A principal step towards solving diverse perception problems is segmentation. Many algorithms benefit from initially partitioning input point clouds into objects and their parts. In accordance with cognitive sciences, segmentation goal may be formulated as to split point clouds into locally smooth convex areas, enclosed by sharp concave boundaries. This goal is based on purely geometrical considerations and does not incorporate any constraints, or semantics, of the scene and objects being segmented, which makes it very general and widely applicable. In this work we perform geometrical segmentation of point cloud data according to the stated goal. The data is mapped onto a graph and the task of graph partitioning is considered. We formulate an objective function and derive a discrete optimization problem based on it. Finding the globally optimal solution is an NP-complete problem; in order to circumvent this, spectral methods are applied. Two algorithms that implement the divisive hierarchical clustering scheme are proposed. They derive graph partition by analyzing the eigenvectors obtained through spectral relaxation. The specifics of our application domain are used to automatically introduce cannot-link constraints in the clustering problem. The algorithms function in completely unsupervised manner and make no assumptions about shapes of objects and structures that they segment. Three publicly available datasets with cluttered real-world scenes and an abundance of box-like, cylindrical, and free-form objects are used to demonstrate convincing performance. Preliminary results of this thesis have been contributed to the International Conference on Autonomous Intelligent Systems (IAS-13).
Business process infrastructures like BPMS (Business Process Management Systems) and WfMS (Workflow Management Systems) traditionally focus on the automation of processes predefined at design time. This approach is well suited for routine tasks which are processed repeatedly and which are described by a predefined control flow. In contrast, knowledge-intensive work is more goal and data-driven and less control-flow oriented. Knowledge workers need the flexibility to decide dynamically at run-time and based on current context information on the best next process step to achieve a given goal. Obviously, in most practical scenarios, these decisions are complex and cannot be anticipated and modeled completely in a predefined process model. Therefore, adaptive and dynamic process management techniques are necessary to augment the control-flow oriented part of process management (which is still a need also for knowledge workers) with flexible, context-dependent, goaloriented support.
The objective of this research project is to develop a user-friendly and cost-effective interactive input device that allows intuitive and efficient manipulation of 3D objects (6 DoF) in virtual reality (VR) visualization environments with flat projections walls. During this project, it was planned to develop an extended version of a laser pointer with multiple laser beams arranged in specific patterns. Using stationary cameras observing projections of these patterns from behind the screens, it is planned to develop an algorithm for reconstruction of the emitter’s absolute position and orientation in space. Laser pointer concept is an intuitive way of interaction that would provide user with a familiar, mobile and efficient navigation though a 3D environment. In order to navigate in a 3D world, it is required to know the absolute position (x, y and z position) and orientation (roll, pitch and yaw angles) of the device, a total of 6 degrees of freedom (DoF). Ordinary laser-based pointers when captured on a flat surface with a video camera system and then processed, will only provide x and y coordinates effectively reducing available input to 2 DoF only. In order to overcome this problem, an additional set of multiple (invisible) laser pointers should be used in the pointing device. These laser pointers should be arranged in a way that the projection of their rays will form one fixed dot pattern when intersected with the flat surface of projection screens. Images of such a pattern will be captured via a real-time camera-based system and then processed using mathematical re-projection algorithms. This would allow the reconstruction of the full absolute 3D pose (6 DoF) of the input device. Additionally, multi-user or collaborative work should be supported by the system, would allow several users to interact with a virtual environment at the same time. Possibilities to port processing algorithms into embedded processors or FPGAs will be investigated during this project as well.
Ziel des hier beschriebenen Forschungsprojekts war die Entwicklung eines prototypischen Fahrradfahrsimulators für den Einsatz in der Verkehrserziehung und im Verkehrssicherheitstraining. Der entwickelte Prototyp soll möglichst universell für verschiedene Altersklassen und Applikationen einsetzbar sowie mobil sein.
Design of a declarative language for task-oriented grasping and tool-use with dextrous robotic hands
(2014)
Apparently simple manipulation tasks for a human such as transportation or tool use are challenging to replicate in an autonomous service robot. Nevertheless, dextrous manipulation is an important aspect for a robot in many daily tasks. While it is possible to manufacture special-purpose hands for one specific task in industrial settings, a generalpurpose service robot in households must have flexible hands which can adapt to many tasks. Intelligently using tools enables the robot to perform tasks more efficiently and even beyond the designed capabilities. In this work a declarative domain-specific language, called Grasp Domain Definition Language (GDDL), is presented that allows the specification of grasp planning problems independently of a specific grasp planner. This design goal resembles the idea of the Planning Domain Definition Language (PDDL). The specification of GDDL requires a detailed analysis of the research in grasping in order to identify best practices in different domains that contribute to a grasp. These domains describe for instance physical as well as semantic properties of objects and hands. Grasping always has a purpose which is captured in the task domain definition. It enables the robot to grasp an object in a taskdependent manner. Suitable representations in these domains have to be identified and formalized for which a domain-driven software engineering approach is applied. This kind of modeling allows the specification of constraints which guide the composition of domain entity specifications. The domain-driven approach fosters reuse of domain concepts while the constraints enable the validation of models already during design time. A proof of concept implementation of GDDL into the GraspIt! grasp planner is developed. Preliminary results of this thesis have been published and presented on the IEEE International Conference on Robotics and Automation (ICRA).