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Analyse von Unsicherheiten künstlicher neuronaler Netze und Integration in die Objektverfolgung
(2022)
Over the last few years, the development of assistance systems for motor vehicles has shifted from comfort functions to control tasks. Increasingly, these control tasks are also being transferred to semi-autonomous systems. One safety-critical aspect is the correct and reliable observation of the immediate environment by the vehicle. These observations can be used, among other things, to set up models for tracking objects. Due to recent research, topics such as uncertainties for object detections and the calibration of artificial neural networks are now emerging.
The goal of this work is to investigate the possibility of processing positional uncertainties of a detector in a multiple object tracking approach and the eects on the tracking of objects. Additionally, the calibration of the used detector will be evaluated and corrected if necessary. The eects of the calibration on the tracking results will also be investigated in this context. After an investigation of the procedure used to generate the position uncertainties of the detector, a connection to the multiple object tracking was made and an approach to process the uncertainties based on a Kalman filter was developed. The confidence of the detections was also remodeled. For this purpose, the confidence was interpreted as the existence probability and processed using a Bayes Filter to reflect the existence of the tracks. In addition, appropriate calibration methods for the position uncertainties and confidence were selected and incorporated into the tracking procedure. The validation of the presented approaches was performed on a data set for driving situations.
The evaluation of the results showed that a processing of the position uncertainties generated by a detector is feasible in the presented tracking approach. The interpretation of the confidence as existence probability leads to good results. Calibration of the confidence further improves the results. However, the calibration of the position uncertainties led to worse results. Further inves-tigation of other calibration methods for the position uncertainties is needed.
Keywords: Multiple Object Tracking, Kalman Filter, Neural Network Calibration
In dieser Arbeit wurde eine Motorsteuerung für mikrofluidische Peristaltikpumpen in Lab-on-a-Chip Systemen entwickelt. Neben der dafür notwendigen elektrischen Schaltung wurde viel Wert auf die softwareseitige Umsetzung gelegt. Zusätzlich zu der reinen Vorgabe von essentiellen Größen, wie beispielsweise der Drehzahl und dem damit geförderten Volumen, wird ein vielseitiges und zuverlässiges Steuerungssystem vorgestellt, das versucht Schwankungen im geförderten Flüssigkeitsstrom zu reduzieren. Um schon vor dem ersten Betrieb, des parallel zu dieser Arbeit gefertigten mechanischen Aufbau, die Leistung sowie Ausmaße der Schwankungen abzuschätzen, wurde der zu erwartende Volumenstrom auf Basis der geometrischen Ausmaße modelliert. Dadurch können Algorithmen zur Glättung des Flusses bereits in einer frühen Phase der Softwareentwicklung berücksichtigt werden. Für eine bessere Charakterisierung des mechanischen Aufbaus und Überwachung des Betriebs wurde das System um eine sensorlose Erkennung von Bewegungen des Motors ergänzt. Somit kann unter anderem die Zuverlässigkeit und Dimensionierung der verwendeten Motoren überprüft werden. Zusätzlich wurde der Prozess zum Verschweißen von thermoplastischer Elastomer Folie mit dem mikrofluidischen Chip optimiert.
Der Konsum von Secondhand-Kleidung in Deutschland gewinnt stetig an Beliebtheit. Dabei verlagert sich der Trend mit dem Handel von gebrauchter Bekleidung immer weiter ins Internet, weshalb immer mehr Unternehmen in den florierenden Online-Markt eintreten und so den Konkurrenzdruck unter den Reseller-Plattformen erhöhen. Daher ist es notwendig zu verstehen, wie sich Unternehmen dieser Branche eine langfristige Wettbewerbsfähigkeit in einem stark umkämpften Markt aufbauen können.
Das Ziel der Forschung dieser Arbeit richtet sich dazu auf die Analyse der entscheidenden Faktoren aus, welche Kunden beim Kaufvorgang von gebrauchter Bekleidung beeinflussen. Aus den anschließenden Ergebnissen werden Handlungsempfehlungen für die Praxis abgeleitet. Dazu wird folgende Forschungsfrage gestellt: Welche Faktoren beein-flussen deutsche Kunden, Secondhand-Bekleidung auf Onlineplattformen einzukaufen?
Um die Forschungsfrage zu beatworten, wird ein Hypothesenmodell aufgestellt, welches mittels quantitativer Forschung überprüft wird. Mit Hilfe eines Fragebogens durch eine Onlineumfrage, werden konkrete Fragen über das Kaufverhalten, die Intentionen und Einflüsse beim Onlineshopping von Secondhand-Kleidung von ca. 300 Probanden erhoben und danach ausgewertet. Die Ergebnisse zeigen auf, dass die Hauptzielgruppe zwischen 20 und 31 Jahre alt ist und in einem Abstand von drei bis zwölf Monaten regelmäßig online gebrauchte Kleidung kauft. Dabei ergibt die Studie zum Teil sehr überraschende Ergebnisse der Einflussfaktoren. So haben die wahrgenommene Nützlichkeit, die hedonistische Motivation und die äußeren sozialen Einflüsse von Kunden einen starken bis mittleren Effekt auf die Kaufabsicht, während die Faktoren Nachhaltigkeit (ökologische Motivation), die wahrgenommene Einfachheit der Nutzung von Onlineplattformen und die ökonomische Motivation, keinen Einfluss auf die Kaufabsicht ausüben. In der Praxis sollten Unternehmen daher darauf achten die Vorteile des Onlineshoppings wie z.B. den Kauf unabhängig von Öffnungszeiten und eine vielfältige Produktauswahl gezielt auszuspielen. Um sich die Vorteile der sozialen Beeinflussung von Käufern zu Nutzen zu machen, werden Influencer Kooperationen oder Aktionen, bei denen Kunden ihre Freunde werben, empfohlen. Eine weiterführende Forschung in dem Bereich, kann durch die Erweiterung des Modells mit weiteren Einflussfaktoren wie z.B. dem Vertrauen erfolgen. Des Weiteren kann eine differenzierte Prüfung von Einflussfaktoren verschiedener Re-Commerce Konzepte erfolgen, um Gemeinsamkeiten und Unterschiede zu erarbeiten und somit noch spezifischere Hand-lungsempfehlungen für Stakeholder zu erarbeiten.
Gegenstand der hier vorgestellten Arbeit ist die Analyse des Status Quo von Pinkwashing und der Ableitung von Handlungsempfehlungen für die Marketing-Kommunikation. Dabei wird die Positionierung von Marken in der LGBTQ-Community aus einer ethischen Perspektive betrachtet. Im Rahmen dieser Masterarbeit werden teilstandardisierte Interviews mit Expert*innen aus Agenturen, dem Marketing- und
Brandmanagement und schließlich aus Diversitäts- und Inklusionsbereichen von Unternehmen geführt. Durch diese Interviews konnten Kriterien zur Identifikation von Pinkwashing sowie Handlungsempfehlungen für die authentische Positionierung in der
Kommunikation mit der LGBTQ-Community aufgestellt werden.
Schlagwörter: Pinkwashing, Marketingethik, LGBTQ-Community, Positionierung, Marke
Diese Arbeit beschäftigt sich mit der Erstellung einer Administratoroberfläche für die Lehre bei Photovoltaik (PV)-Praktika in der virtuellen Realität (VR). Die erstellte Umgebung bietet, mittels Bildschirmspiegelungen, Möglichkeiten zur didaktischen Anleitung und Unterstützung der Studierenden. Das Thema wurde aufgrund einer bestehenden Lehranwendung in der VR bedeutungsvoll und zeigt deutliches Potenzial. Diese Lehranwendung wird bereits umfassend und verpflichtend in den Praktika eingesetzt. Sie bietet einen praxisnahen Aufbau von Solaranlagen und erhöht gefahrlos die Experimentierfreudigkeit. Mit ihr lassen sich die aufgebauten Anlagen technisch prüfen, simulieren und bewerten. Zudem werden die beiden Möglichkeiten zur Unterstützung der Studierenden beurteilt. Als Ergebnis wird die Umsetzung der nahezu automatisierten Administratorober-fläche verdeutlicht und ein Usability-Test aus den Praktika evaluiert.
Schlagwörter: Administratoroberfläche, Bildschirmspiegelung, C, Didaktik, im-mersiv, Oculus Quest 2, Photovoltaik, Python, Tkinter, virtuelle Realität
Das Themenfeld Industrie 4.0 gewinnt mit der fortschreitenden Digitalisierung und neuen Technologien immer mehr an Bedeutung. Während LEAN Manufacturing in vielen Unternehmen bereits im Einsatz ist, sind die eingesetzten Methoden nicht an das aktuelle digitale Zeitalter angepasst. LEAN 4.0, die Kombination von Industrie 4.0 und Lean Manufacturing, wird für Unternehmen daher immer wichtiger.
Während im Bereich Industrie 4.0 bereits mehrere Reifegradmodelle existieren und etabliert sind, gibt es für LEAN 4.0 wenige Konzepte. Im Rahmen dieser Arbeit wird ein konzeptionelles Reifegradmodell im Themenfeld LEAN 4.0 entwickelt, welches auf etablierten Reifegradmodellen im Kontext Industrie 4.0 aufbaut, jedoch Aspekte des LEAN Manufacturing miteinbezieht.
Nach Erläuterung der relevanten Theorie, wird ein Reifegradmodell aufgebaut und in den Zusammenhang mit realen Fallbeispielen in einem sonst fiktiven Unternehmen getestet.
Basierend auf den Stufen des Modells werden Handlungsempfehlungen für die verschiedenen Fallbeispiele aufgestellt, sodass exemplarisch die reale Anwendung gezeigt wird. Das konzeptionelle Reifegradmodell soll für Unternehmen eine Richtlinie darstellen und dabei helfen einen Überblick in der Produktion zu schaffen, sowie Ideen für weitere Schritte zu erhalten.
Die Energiewende schreitet in Deutschland weiter voran und die im Jahr 2021 neu gewählte Bundesregierung setzt dafür deutliche Zeichen in ihrem Koalitionsvertrag. Bis 2030 sollen 80 Prozent des antizipierten Strombedarfs von 680-750 Terawattstunden (TWh) aus erneuerbaren Energien (EE) stammen.1 Insbesondere Windkraft und Solarenergie sollen in Deutschland ihre bereits sehr relevante Rolle weiterentwickeln und einen Großteil dieses Strombedarfs erzeugen. So gibt die Bundesregierung ein neues Ausbauziel von 200 Gigawatt (GW) installierter Leistung für Photovoltaik (PV) vor und möchte zwei Prozent der Landesfläche für Windenergie ausweisen. Außerdem sollen bürokratische Hürden und langwierige Genehmigungsprozess vereinfacht und reduziert werden.2
Der Ausbau der EE führt aufgrund der zunehmenden volatilen Einspeisung zu einer höheren Netzbelastung. Dadurch wiederum wird das Potenzial der regenerativen Energiequellen nicht optimal genutzt, wenn beispielsweise Windkraftanlagen (WKA) abgeregelt werden müssen.3
Ein weiterer Baustein der Energiewende und vor allem auch der Mobilitätswende stellt die Elektromobilität dar. Deutschland erlebt seit wenigen Jahren einen Markthochlauf, der sich in rasant steigenden Zulassungszahlen von Elektrofahrzeugen (eletric vehicle: EV) und dem Ausbau der deutschlandweiten Ladeinfrastruktur darstellt.4 Abbildung 1 (siehe S. 8) zeigt ein nahezu exponentielles Wachstum für neuzugelassene vollelektrische Fahrzeuge (battery electric vehicle: BEV) sowie für Plug-In-Hybride (PHEV).