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In this study, we looked at the competencies and changes in the competency spectrum required for global start-ups in the digital age. Specifically, we explored intergenerational collaboration as an intervention in which experienced business-people from senior adult groups support young entrepreneurs. We conducted a Delphi study with 20 experts from different disciplines, considering the study context. The results of this study shed light on understanding the necessary competencies of entrepreneurs for intergenerationally supported start-up innovation by providing 27 competencies categorized as follows: intergenerational safety facilitation, cultural awareness, virtues for growth, effectual creativity, technical expertise, responsive teamwork, values-based organization, and sustainable network development. In addition, the study results also reveal the competency priorities and the minimum requirements for each competency group based on the global innovation process and can be used to develop a readiness assessment for start-up entrepreneurs.
So far, researchers have used a wellbeing-centered approach to catalyze successful intergenerational collaboration (IGC) in innovative activities. However, due to the subject’s multidisciplinary nature, there is still a dearth of comprehensive research devoted to constructing the IGC system. Thus, the purpose of this study is to fill a research void by providing a conceptual framework for information technology (IT) system designers to use as a jumping-off point for designing an IGC system with a wellbeing-oriented design. A systematic literature study was conducted to identify relevant terms and develop a conceptual framework based on a review of 75 selected scientific papers. The result consists of prominent thematic linkages and a conceptual framework related to design technology for IGC systems. The conceptual framework provides a comprehensive overview of IGC systems in the innovation process by identifying five barrier dimensions and using six wellbeing determinants as IGC catalysts. Moreover, this study discusses future directions for research on IGC systems. This study offers a novel contribution by shifting the technology design process from an age-based design approach to wellbeing-driven IGC systems. Additional avenues for investigation were revealed through the analysis of the study’s findings.
Rapid digital transformation is taking place due to the COVID-19 pandemic, forcing organisations and higher educational institutions to change their working and learning culture. This study explores the challenges of rapid digital transformation arising during the pandemic in the higher education context. This research used the Q-methodology to understand the nine challenges that higher education encountered, perceived differently as four main patterns: (1) Digital-nomad enterprise; (2) Corporate-collectivism; (3) Well-being-oriented; and (4) Pluralistic. This study broadens the current understanding of digital transformation, especially in higher education. The nine challenges and four patterns of transformation actors serve as a starting point for organisations in supporting technological choice and strategic interventions, based on individual, group, and organisational behavioural levels. Moreover, five propositions, based on the competing concerns of these challenges, establish a framework for comprehending the ecosystem that enables rapid digital transformation. Strategies, prerequisites, and key factors during the (digital) technology development process benefit the cyber-society ecosystem. As a practical contribution, Q-methodology was used to investigate perspectives on digitalisation challenges during the pandemic.
The way we communicate with autonomous cars will fundamentally change as soon as manual input is no longer required as back-up for the autonomous system. Maneuver-based driving is a potential way to allow still the user to intervene with the autonomous car to communicate requests such as stopping at the next parking lot. In this work, we highlight different research questions that still need to be explored to gain insights into how such control can be realized in the future.
Human emotion detection in automated vehicles helps to improve comfort and safety. Research in the automotive domain focuses a lot on sensing drivers' drowsiness and aggression. We present a new form of implicit driver-vehicle cooperation, where emotion detection is integrated into an automated vehicle's decision-making process. Constant evaluation of the driver's reaction to vehicle behavior allows us to revise decisions and helps to increase the safety of future automated vehicles.
How to Increase Automated Vehicles’ Acceptance through In-Vehicle Interaction Design: A Review
(2020)
Automated vehicles (AVs) are on the edge of being available on the mass market. Research often focuses on technical aspects of automation, such as computer vision, sensing, or artificial intelligence. Nevertheless, researchers also identified several challenges from a human perspective that need to be considered for a successful introduction of these technologies. In this paper, we first analyze human needs and system acceptance in the context of AVs. Then, based on a literature review, we provide a summary of current research on in-car driver-vehicle interaction and related human factor issues. This work helps researchers, designers, and practitioners to get an overview of the current state of the art.
The development of innovative measuring technology for process optimization in hot rolling mills becomes more and more relevant because of increasing demands on product quality. Measurement technology for high-resolution non-contact cross-sectional area measurement has shown that the variation in cross-sectional area contains information about the rolling process. This information can be used for the development of new measurement devices and analytical methods for process optimization. The harsh environmental conditions and strict safety regulations result in great effort when implementing a new sensor prototype in hot rolling mills. For this reason, this work presents a mechatronic test stand that can simulate the cross-sectional area variation under laboratory conditions realistically.
Technologie die beflügelt
(2016)
Das CameraFramework wurde entwickelt, um mittels Socket-Kommunikation [1] als Middleware zwischen verschiedenen Kamerainstanzen mit eigenen Kameratreibern und Clienten zu fungieren. Über diesen Kommunikationsweg ist es möglich Clienten nicht nur lokal, sondern auch über das Netzwerk mit Kameradaten zu versorgen. Um neue Kameras mit dem Framework nutzen zu können, muss die Implementierung gewissen Regeln folgen, was durch ein vorgegebenes Basis-Interface (abstrakte Basis-Klasse in C++ [2]) fast vollständig sichergestellt ist. Neue Kameras werden zur Laufzeit über dynamische Bibliotheken geladen. Parameter für Kameras sind über ein XML-File [3] einzustellen. Funktionen zur Übergabe von neuen Kameradaten sind implementiert und müssen durch den Entwickler der einzelnen Kamerainterfaces aufgerufen werden.
Die Zuordnung von Kameradaten zum passenden Nutzer übernimmt das Framework. Jeder Clienterhält seinen eigenen konfigurierbaren Ringbuffer [4] um unabhängig von anderen Nutzern und Kameras zu sein. Die Aufgaben des Frameworks sind auf verschiedene Module, wie in Abbildung 1 dargestellt, aufgeteilt.
Autonomous driving is one of the future visions in which many vehicle manufacturers are working with high pressure.
Nowadays, it is already supported partially by high-class vehicles. A completely autonomous journey is indeed the goal, but in cars for
the public road traffic still not available. Automatic lane keeping assistants, speed regulators as well as shield and obstacle detections
are parts or precursors on the way to completely autonomous driving.
The American vehicle manufacturer Tesla is not only known for its electric drive, but also for the fact that high-pressure work is carried out on the autonomous drive. Tesla is thus the only vehicle manufacturer to use its users as so-called beta testers for its assistance systems. The progress and the function of the currently available Model S in the field of assistance systems and autonomic driving is documented and described in this paper. It is shown how good or bad the test vehicle manages scenarios in normal road traffic situations
with the assistance systems, e.g. lane keeping assistant, speed control, lane change and distance assistant, and which scenarios can
not be managed by the vehicle itself.
Aktiv im Alter
(2016)
Die Prognosen für den demografischen Wandel sind eindeutig: In den kommenden Jahren wird es immer mehr Menschen über 65 Jahre geben. Damit verbunden sind große Herausforderungen für die Gesellschaft und ihre Sozialsysteme, aber auch für viele Angehörige, die ihre Verwandten im Alter pflegen. Doch nicht alle älteren Menschen leben im Kreise ihrer Familie oder können sich Fremdbetreuung durch Pflegedienste leisten. Häufig übernehmen Nachbarn oder Freunde aus der Umgebung diese Aufgabe. Für diese Menschen wird das Wohnquartier zum zentralen Gesundheitsstandort.
Im besten Fall können sie dort ihren Alltag noch lange selbstständig bewältigen und ihre sozialen Kontakte aufrechterhalten. Das soll bald eine App unterstützen. Sie ist Teil eines Trainingsprogramms, das die Hochschule für Gesundheit (hsg) im Verbund mit der Hochschule Ruhr West erarbeitet. Der Name des Projekts ist Programm: „Quartier agil – Aktiv vor Ort“. Mit Übungen zum kognitiven und körperlichen Training, Angeboten für Gruppenaktivitäten, Kommunikationsforen und Funktionen zur Selbstkontrolle wollen die Forscherinnen und Forscher
ältere Menschen fit halten.
For face recognition from video streams speed and accuracy are vital aspects. The first decision whether a preprocessed image region represents a human face or not is often made by a feed-forward neural network (NN), e.g. in the Viisage-FaceFINDER® video surveillance system. We describe the optimisation of such a NN by a hybrid algorithm combining evolutionary multi-objective optimisation (EMO) and gradient-based learning. The evolved solutions perform considerably faster than an expert-designed architecture without loss of accuracy. We compare an EMO and a single objective approach, both with online search strategy adaptation. It turns out that EMO is preferable to the single objective approach in several respects.
Das kEFIR‐Projekt untersucht die praktische Anwendung von thermographischen Verfahren zur Analyse der strukturellen Integrität von Windkraftrotorblättern. Das Projekt entstand in Zusammenarbeit der Hochschule Ruhr West (HRW) mit der IQbis Consulting GmbH im Rahmen eines ZIM‐Förderprojekts des Bundesministeriums für Wirtschaft und Energie (BMWi). Hintergrund ist die zunehmende Anzahl von Windkraftanlagen (WKA) und der somit steigende Wartungsaufwand. Um einen reibungslosen Betrieb dieser Anlagen zu gewährleisten und damit den besonderen Anforderungen an die Verfügbarkeit energieerzeugender Anlagen sicherzustellen, ist ein Bedarf an qualitativ hochwertigen Fehleranalysesystemen für im Betrieb befindlicher WKA von besonderer Bedeutung. Erfahrungsgemäß ist der Zeitaufwand für diese Inspektionen mit aktuellen Mitteln sehr groß und wird üblicherweise mit mehreren Arbeitstagen kalkuliert. Die Reproduzierbarkeit der gewonnenen Daten ist bei den derzeitigen Methoden meist nicht gewährleistet. Um frühzeitig auf Instabilitäten oder Schäden in den Rotorblättern einer WKA aufmerksam zu werden, ist die Entwicklung eines schnellen und qualitativ hoch wertigen Fehleranalysesystems von zentraler Bedeutung. Ein Forschungsschwerpunkt in diesem Zusammenhang ist die Entwicklung von geeigneten bildgebenden und berührungslosen Verfahren, welche bei den Inspektionen eingesetzt werden können. Beispielsweise erlaubt der Einsatz thermographischer Sensoren eine Analyse nicht nur der Rotorblattoberfläche, sondern auch ihrer inneren Struktur. Weiterhin ist aufgrund des schnell wachsenden Marktes bei unbemannten Luftfahrzeugen, wie beispielsweise positionsstabiler Quatrocoptersysteme, eine zusätzliche Möglichkeit gegeben, die Inspektion von Windenergieanlagen mit Hilfe mobiler, kompakter und fliegender Analysesysteme zu unterstützen.
Das kEFIR‐Projekt untersucht die praktische Anwendung von thermographischen Verfahren zur Analyse der strukturellen Integrität von Windkraftrotorblättern. Das Projekt entstand in Zusammenarbeit der Hochschule Ruhr West (HRW) mit der IQbis Consulting GmbH im Rahmen eines ZIM‐Förderprojekts des Bundesministeriums für Wirtschaft und Energie (BMWi). Hintergrund ist die zunehmende Anzahl von Windkraftanlagen (WKA) und der somit steigende Wartungsaufwand. Um einen reibungslosen Betrieb dieser Anlagen zu gewährleisten, und damit den besonderen Anforderungen an die Verfügbarkeit energieerzeugender Anlagen sicherzustellen, ist ein Bedarf an qualitativ hochwertigen Fehleranalysesystemen für im Betrieb befindlicher WKA von besonderer Bedeutung. Erfahrungsgemäß ist der Zeitaufwand für diese Inspektionen mit aktuellen Mitteln sehr groß und wird üblicherweise mit mehreren Arbeitstagen kalkuliert. Die Reproduzierbarkeit der gewonnenen Daten ist bei den derzeitigen Methoden meist nicht gewährleistet. Um frühzeitig auf Instabilitäten oder Schäden in den Rotorblättern einer WKA aufmerksam zu werden, ist die Entwicklung eines schnellen und qualitativ hochwertigen Fehleranalysesystems von zentraler Bedeutung. Ein Forschungsschwerpunkt in diesem Zusammenhang ist die Entwicklung von geeigneten bildgebenden und berührungslosen Verfahren, welche bei den Inspektionen eingesetzt werden können. Beispielsweise erlaubt der Einsatz thermographischer Sensoren eine Analyse nicht nur der Rotorblattoberfläche, sondern auch ihrer inneren Struktur. Weiterhin ist aufgrund des schnell wachsenden Marktes bei unbemannten Luftfahrzeugen, wie beispielsweise positionsstabiler Quatrocoptersysteme, eine zusätzliche Möglichkeit gegeben, die Inspektion von Windenergieanlagen mit Hilfe mobiler, kompakter und fliegender Analysesysteme zu unterstützen.
Es ist eine alltägliche Erfahrung, daß wir Urteile über gut oder schlecht, bzw. qualitativ hochwertig oder minderwertig eines Gegenstandes mit der Wahrnehmung des emittierten Geräuschschalls in Verbindung bringen. Der Geräuschlaut ist deshalb ein wichtiges Entscheidungskriterium bei der Auswahl eines Produktes, welches wahrnehmbaren Schall erzeugt. Die Fragestellung hinsichtlich der Geräuschqualität und des Geräuschdesigns stellt daher hohe Anforderungen an den Akustik-Ingenieur. Zum heutigen Zeitpunkt ist es jedoch nicht möglich, mit einer instrumentellen Meßtechnik Aussagen über die Eignung eines Geräuschschalls für ein Produkt zu machen. Es ist nicht möglich, kognitive Faktoren über eine instrumentelle Meßtechnik zu messen. Es reicht nicht aus, eine Geräuschgüte mit Bewertungsschemata wie dem A-bewerteten Schalldruckpegel
oder Lautheitsmodellen zu definieren. Diese lassen allein keine eindeutigen Aussagen über die Wahrnehmung von Geräuschen zu. Der vorliegende Beitrag ist als Ansatz für das Soundengineering von Fahrzeuginnengeräuschen zu sehen. Es wird anhand von Hörversuchen mit Fahrzeuginnengeräuschen ein objektiver Beschreibungskatalog ermittelt, der eine Aussage über die jeweilige Hörempfindung zuläßt.
Das vorliegende Paper gibt einen Überblick über das Verhalten von modernen, autonom navigierenden Fahrzeugen in Baustellen. Dabei werden besondere Herausforderungen für die autonome Navigation im Baustellenbereich benannt. Außerdem wird ein Überblick über die Sensorausstattung und die Fahrerassistenzsysteme von modernen Fahrzeugen gegeben und es werden Technologien vorgestellt, die für eine Verbesserung der autonomen Navigation durch Baustellen genutzt werden können. Es wird ein Versuch durchgeführt, der aufzeigt, wie zuverlässig moderne Fahrzeuge durch Baustellensituationen navigieren können. Dabei werden Schwachstellen, wie bspw. die mangelnde Verfügbarkeit von Fahrerassistenzsystemen bei niedrigen Geschwindigkeiten, aufgedeckt.