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Schlussbericht ; Laufzeit des Vorhabens/Berichtszeitraum: 01.10.2005-30.11.2009
Auch als elektronische Ressource vorh.
Förderkennzeichen BMBF 01IME01K [richtig] - 01IMEO1K [falsch]. - Verbund-Nr. 01042153. - Engl. Berichtsbl. u.d.T.: Face recognition on mobile robot plattforms. - Literaturverz. Bl. 32
Unterschiede zwischen dem gedruckten Dokument und der elektronischen Ressource können nicht ausgeschlossen werden
In this paper we describe an architecture for behavioral organization based on dynamical systems. This architecture
enables the generation of complex behavioral sequences, which is demonstrated using the example of approaching and
passing a door. The behavioral sequence is generated by activating and deactivating the elementary behaviors dependent
on sensory information and internal logical conditions. The architecture is demonstrated on a mobile KOALA robot and
in simulation as well.
Wirbelströme werden in der Mess- und Sensortechnik sehr erfolgreich benutzt, um berührungslos Risse und Abstände metallischer Halbzeuge zu bestimmen. Die Messung von Konturen ist mit diesem industrietauglichen Wirkprinzip bisher nicht realisiert worden. Hier werden häufig optische Messsysteme eingesetzt. Speziell bei glühenden Werkstücken oder bei Benetzung der Halbzeuge mit Bohremulsionen und Schneidölen steigt der Aufwand für den Einsatz optischer Systeme stark an. Messverfahren, die auf hochfrequenten Wirbelströmen basieren, sind aufgrund ihrer einfachen Aufbauten deutlich robuster und somit besser für diese Anwendung geeignet. Voruntersuchungen zeigten, dass mit dieser Methode schon kleine Geometrieabweichungen des Walzgutes von wenigen Mikrometern detektiert werden können. In diesem Beitrag werden zwei Möglichkeiten zur Messung der spektralen Impedanzbeeinflussung eines Messschwingkreises durch die Wirbelströme im Werkstück gegenübergestellt.
For any kind of assistant systems, the ability to interact with the human operator and taking into account his or her assumptions and expectations, is the basis for a reasonable behavior. As a consequence the human behavior have to be studied in order to generate driver models that are learned from human driving data. In this work we focus on the improvement of the immersion in driving simulation environment by developing and implementing a cheap and efficient method for head tracking. We also explain why head tracking feedback is crucial for the quality of collected behavioural data, especially for simulators with close screen distances.