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In recent years the diversity and the ownership of mobile devices steadily increased while the prices for this kind of devices decreased to a level that allows many students to own reasonably powerful devices. As mobile devices are also being used in learning scenarios, the challenge of today is the integration of multiple heterogeneous devices into existing and upcoming learning scenarios. This paper describes an architecture that allows easy integration of various kinds of mobile and non-mobile devices. The presented architecture will be exemplified by a group discussion scenario in a heterogeneous learning environment. The paper concludes with the description of a pilot study using the described system.
In the context of existing approaches to cluster computing we present a newly developed modular framework `SimpleHydra' for rapid deployment and management of Beowulf clusters. Instead of focusing only the pure computation tasks on homogeneous clusters (i.e. clusters with identically set up nodes), this framework aims to ease the configuration of heterogeneous clusters and to provide a low-level / high-level object-oriented API for low-latency distributed computing. Our framework does not make any restrictions regarding the hardware and minimizes the use of external libraries to the case of special modules. In addition to that our framework enables the user to develop highly dynamic cluster topologies. We describe the framework's general structure as well as time critical elements, give application examples in the `Big-Data' context during a research project and briefly discuss additional features. Furthermore we give a thorough theoretical time/space complexity analysis of our implemented methods and general approaches.
Systems for automated image analysis are useful for a variety of tasks. Their importance is still growing due to technological advances and increased social acceptance. Especially driver assistance systems have reached a high level of sophistication. Fully or partly autonomously guided vehicles, particularly for road traffic, require highly reliable algorithms due to the conditions imposed by natural environments. At the Institut fur Neuroinformatik, methods for analyzing driving relevant scenes by computer vision are developed in cooperation with several partners from the automobile industry. We present a system extracting important information from an image taken by a CCD camera installed at the rear-view mirror in a car. The approach is divided into a sequential and a parallel phase of sensor and information processing. Three main tasks, namely initial segmentation (object detection), object tracking and object classification are realized by integration in the sequential phase and by fusion in the parallel phase. The main advantage of this approach is integrative coupling of different algorithms providing partly redundant information. q 2000 Elsevier Science B.V. All rights reserved.
This paper describes an educational application that combines handhelds (PDAs) and programmable Lego bricks in a classroom scenario that deals with the problem of letting a robot escape from a maze. It is specific to our setting that the problem can be solved both in the physical world by steering a Lego robot and in a simulated software environment on a PDA or on a PC. This approach enables the students to generate successful sets of rules in the simulation and to test these sets of rules later in physical mazes, or to create new types of mazes as challenges for known rule sets. In this paper we describe the technical setting for this scenario, different pedagogical scenarios and we will report an evaluation with a group of students in a school environment.
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.
Diese Arbeit konzentriert sich auf die Erstellung einer umfassenden technischen Dokumentation für ein Medizinprodukt der Klasse IIa gemäß den Anforderungen der Medical Device Regulation (MDR) 2017/745. Das Hauptziel besteht darin, eine konforme Dokumentation zu entwickeln, die alle wesentlichen Aspekte der Produktentwicklung, Herstellung und Verwendung abdeckt. Besonderes Augenmerk wird darauf gelegt, die regulatorischen Anforderungen der MDR zu erfüllen, um die Sicherheit und Wirksamkeit des Produkts zu gewährleisten und eine Zulassung für den europäischen Markt zu ermöglichen. Die verschiedenen Bestandteile der technischen Dokumentation, einschließlich klinischer Bewertungen, Risikomanagement, Validierungstests, Konformitätsbewertungen und Kennzeichnung, werden gründlich untersucht. Es wird eine systematische und strukturierte Herangehensweise präsentiert, um eine erfolgreiche Konformitätsbewertung für das hier beschriebene Medizinprodukt der Klasse IIa zu erreichen. Die Ergebnisse dieser Arbeit tragen dazu bei, die Qualität und Sicherheit des hier bearbeiteten Medizinproduktes der Klasse IIa zu verbessern und somit die Patientensicherheit zu gewährleisten.
Die transurethrale Resektion der Prostata (TUR-P) ist der Gold Standard für die endoskopisch-chirurgische Behandlung der Benignen Prostatahyperplasie (BPH). Unbekannt ist jedoch, ob bei der bipolaren TUR-P die Möglichkeit von elektrothermischen Verletzung von benachbartem nichtopertiertem Gewebe besteht. Grund hierfür könnten höhere Ausgangsleistungen der Chirurgie-Generatoren sein. Deshalb werden experimentell gemessene Werte der räumlichen Verlustleistungsdichte um ein bipolares Resektoskop als Quellterm für die Berechnung der Temperaturänderung im operationsnahen Gewebe verwendet. Die Temperaturberechnung basiert auf der numerischen Lösung der Wärmeleitungsgleichung nach Penne. Für die gewählten Randbedingungen und Eingabeparameter sind keine signifikanten Temperaturerhöhungen im Berechnungsgebiet am proximalen Ende des Resektoskop-Schaftes festzustellen. Um ein umfassendes Verständnis zu gewinnen sollen weiterführende Untersuchungen mit einer Variation der Randbedingungen und Eingabeparameter durchgeführt werden
The task of object detection in the automotive sector can be performed by evaluating various
sensor data. The evaluation of LiDAR data for the detection of objects is a special challenge for
which systems with neural networks can be used. These neural networks are trained by means of a
data set. If you want to use the net with your own recordings or another data set, it is important
to know how well these systems work in combination with data from another sensor. This allows
the results to be estimated in advance and compared with the results of previous experiments.
In this work the sensor dependence of a LiDAR based object recognition with neural networks
will be analysed. The detector used in this work is PointRCNN [1], which was designed for the
KITTI dataset [2]. To check the sensor dependency, the ’AEV Autonomous Driving Dataset’
(A2D2) dataset [3] was selected as a further dataset. After an introduction to PointRCNN and its
functionality, the data of both datasets are analysed. Then the data of the second dataset will be
ported into the format of the KITTI dataset so that they can be used with PointRCNN. Through
experiments with varying combinations of training and validation data it shall be investigated to
what extent trained models can be transferred to other sensor data or datasets. Therefore, it shall
be investigated how strong the dependence of the detector (PointRCNN) on the used sensors is.
The results show that PointRCNN can be evaluated with a different dataset than the training
dataset while still being able to detect objects. The point density of the datasets plays a decisive
role for the quality of the detection. Therefore it can be said that PointRCNN has a sensor
dependency that varies with the nature of the point cloud and its density.
Keywords: LiDAR data, 3D object recognition, laser scanner, sensor dependency, PointRCNN,
PointNet++, PointNet, KITTI Dataset, AEV Autonomous Driving Dataset, A2D2 Dataset
Der deutsche stationäre Einzelhandel gerät immer mehr unter Druck. Seit nunmehr fast einem Jahr bestimmt die Covid-19-Pandemie weltweit das menschliche Leben. Unter den Maßnahmen zum Schutz der deutschen Bevölkerung leidet auch die deutsche Wirtschaft. Vor allem den stationären Einzelhandel trifft es in dieser Zeit sehr. Leere Städte und geschlossene Läden sind schon fast zur Normalität geworden. Doch nicht erst seit Covid-19 erlebt der deutsche stationäre Einzelhandel finanzielle Einbußen. Fortschritte auf Gebieten der modernen Technologien wie „Big Data“ und die voranschreitende Digitalisierung kommen vor allem dem Onlinehandel, der auch von der Covid-19-Pandemie profitiert, zugute. Verbunden mit den sich verändernden Bedürfnissen der deutschen Bevölkerung an den Handel, greift der Online-Handel
den stationären Einzelhandel durch den Ausbau seiner Marktanteile an. Jedoch verspricht ein modernes, aber nicht neues Technologiegebiet dem stationären Einzelhandel Besserung. Die Nutzung von Künstlicher Intelligenz könnte dem Einzelhandel dazu verhelfen, selber Gewinne
aus den anderen modernen Technologiegebieten zu erzielen, sich den veränderten Bedürfnissen des Kunden anzupassen und dem Druck des Onlinehandels stand zu halten. Die vorliegende Arbeit setzt sich mit der Bewertung des Chancenpotenzials Künstlicher Intelligenz für die Zukunft des deutschen stationären Einzelhandels auseinander. Damit wird versucht die Frage, ob der Einsatz von KI-Anwendungen dem deutschen stationären Einzelhandel dazu verhelfen wird, die oben beschriebenen Herausforderungen zu bewältigen, zu beantworten.
Um dem Leser ein fundiertes Verständnis zu vermitteln, basiert die Ermittlung des Potenzials auf einer detaillierten Erläuterung der Künstlichen Intelligenz sowie deren Fähigkeiten und Chancen, aber auch ihrer Risiken und Hürden auf dem zukünftigen Weg der Implementierung.
Auf diesem Fundament wird dann mit Hilfe einer literarischen Analyse die Bewertung vorgenommen. Bisher von der Literatur wenig berücksichtigt sind Veränderungen der Situation des deutschen stationären Einzelhandels durch die Auswirkungen der noch immer anhaltenden Covid-19-Pandemie. Die Ergebnisse der Literaturanalyse werden daher durch die Durchführung und Auswertung von Experteninterviews, als Methode der qualitativen Primärforschung,
auf Aktualität und Übereinstimmung mit Erkenntnissen aus der Praxis überprüft.
Mit Dara Kossok-Spieß, Referentin des Handelsverbands Deutschland, Niels Will und Frederic Kerber, beide im Einsatz für praxisnahe Forschungsprojekte des deutschen Forschungsinstituts für Künstliche Intelligenz, sind sowohl Vertreter beider Interessengruppen – der Anwendung sowie der Forschung – vertreten. Hierdurch konnten neue Erkenntnisse über die zukünftigen Auswirkungen der Covid-19-Pandemie auf den deutschen stationären Einzelhandelsmarkt gewonnen werden. Außerdem konnten Barrieren, die in naher Zukunft durch die Zusammenarbeit der Anwender mit der Forschung, gelöst werden müssen, damit Künstliche Intelligenz flächenübergreifend in den deutschen stationären Einzelhandel einziehen kann, ermittelt werden. Die vorliegende Arbeit richtet sich daher an alle Personen, die ein Interesse an der Bewertung des Technologiegebiets Künstlicher Intelligenz besitzen und/oder sich für die Zukunft des deutschen stationären Einzelhandels interessieren.
Analyse dynamischer Szenen
(1999)
In diesem Artikel wird die Analyse dynamischer Szenen im Rahmen einer flexiblen Architektur zur Lösung von Fahrerassistenzaufgaben in Kraftfahrzeugen vorgestellt. Die Lösung unterschiedlicher Aufgaben mit verwandten Ansätzen bedingt einen hohen Grad an Modularität und Flexibilität. Nur so können die gestellten Aufgaben mit den vorhandenen Algorithmen optimal gelöst werden. In der vorgestellten Architektur wird eine objektbezogene Analyse von Sensordaten, eine verhaltensbasierte Szeneninterpretation und eine Verhaltensplanung durchgeführt. Eine globale Wissensbasis, auf der jedes einzelne Modul arbeitet, beinhaltet die Beschreibung physikalischer Zusammenhänge, Verhaltensregeln für den Straßenverkehr, sowie Objekt- und Szenenwissen.
Externes Wissen (z.B. GPS – Global Positioning System) kann ebenfalls in die Wissensbasis eingebunden werden. Als Anwendungsbeispiel der Verhaltensplanung ist ein intelligenter Tempomat realisiert.
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
One of the technical building blocks of Cloud Computing infrastructures are Web Services. With respect to mobile devices their role as Web Service consumers is widely accepted and today a large number of mobile applications already consume Web Services in order to fulfill their task. Still, not much research is conducted, as yet, to allow deploying Web Services on mobile devices and thus uses these kinds of devices as Web Service providers. This paper presents an analysis of one already implemented approach for provisioning mobile Web Services with respect to energy/battery consumption. Here, after shortly presenting the implementation for the provisioning of mobile Web Services an evaluation of the battery consumption that results in using the approach is presented. Last but not least, an improvement with respect to the battery consumption is presented. The performance test shows that the improved approach provides a reasonable way to introduce Web Service provisioning for mobile devices.
Analysis of dynamic scenes
(2000)
In this paper the proposed architecture for a dynamic scene analysis is illustrated by a driver assistance system. To reduce the number of traffic accidents and to increase the drivers comfort, the thought of designing driver assistance systems rose in the past years. Principal problems are caused by having a moving observer (ego motion) in predominantly natural surroundings. In this paper we present a solution for a flexible architecture for a driver assistance system. The architecture can be subdivided into four different parts: the object-related analysis, the knowledge base, the behavior-based scene interpretation, and the behavior planning unit. The object-related analysis is fed with data by the sensors (vision, radar). The sensor data are preprocessed (flexible sensor fusion) and evaluated (saliency map) searching for object-related information (positions, types of objects, etc.). The knowledge base is represented by static and dynamic knowledge. It consists of a set of rules (traffic rules, physical laws), additional information (GPS, lane-information) and it is implicitly used by algorithms in the system. The scene interpretation combines the information extracted by the
object-related analysis and inspects the information for contradictions. It is strongly connected to the behavior planning using only information needed for the actual task. In the scene interpretation consistent representations (i.e., bird’s eye view) are organized and interpreted as well as a scene analysis is performed. The results of the scene interpretation are used for decision making in behavior planning, which is controlled by the actual task.
Photoluminescence (PL) in GaN or InGaN layers monitored during epitaxial growth at high temperatures permits a quasi-continuous in situ characterization of opto-electronic properties. Therefore, epitaxial parameters can now be optimized at the earliest possible stage. A pulsed and high-power UV laser was required for PL excitation at high temperatures. Herein, the underlying nonlinear mechanism was studied via time-resolved PL experiments and rate equation-based modeling. A temperature-activated and saturable path for quenching over defects was identified. Beyond the saturation threshold, reasonably-intensive PL sets in. At high temperatures not only is the near band gap-PL present, but also—as a new observation—a defect-assisted PL emerges. Apart from these specific electronic transitions in high-temperature PL of GaN, a simple, but reasonably predictive model of the luminescent thin film has been set up to track down interference fringes in the PL spectra. It is worth mentioning that the spectral PL modulation (aiming at the Purcell effect) is often mixed up with ordinary Fabry–Pérot interference. A distinction has become key to properly analyze the spectral signatures of high-temperature PL in order to provide a reliable in situ characterization of GaN layers during epitaxial growth
Die transurethrale Resektion der Prostata (TUR-P) ist der Gold Standard für die endoskopisch-chirurgische Behandlung der Benignen Prostatahyperplasie (BPH). Unbekannt ist jedoch, ob bei der bipolaren TUR-P die Möglichkeit von elektrothermischen Verletzung von benachbar-
tem nichtopertiertem Gewebe besteht. Grund hierfür könnten höhere Ausgangsleistungen der Chirurgie-Generatoren sein. Deshalb werden experimentell gemessene Werte der räumlichen Verlustleistungsdichte um ein bipolares Resektoskop als Quellterm für die Berechnung der Temperaturänderung im operationsnahen Gewebe verwendet. Die Temperaturberechnung basiert auf der numerischen Lösung der Wärmeleitungsgleichung nach Penne. Für die gewählten Randbedingungen und Eingabeparameter sind keine signifikanten Temperaturerhöhungen im Berechnungsgebiet am proximalen Ende des Resektoskop-Schaftes festzustellen. Um ein umfassendes Verständnis zu gewinnen sollen weiterführende Untersuchungen mit einer Variation der Randbedingungen und Eingabeparameter durchgeführt werden.
Anonymity-preserving Methods for Client-side Filtering in Position-based Collaboration Approaches
(2017)
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.
CORA is a robotic assistant whose task is to collaborate with a human operator on simple manipulation or handling tasks. Its sensory channels comprising vision, audition, haptics, and force sensing are used to extract perceptual information about speech, gestures and gaze of the operator, and object recognition. The anthropomorphic robot arm makes goal-directed movements to pick up and hand over objects. The human operator may mechanically interact with the arm by pushing it away (haptics) or by taking an object out of the robot's gripper (force sensing). The design objective has been to exploit the human operator's intuition by modeling the mechanical structure, the senses, and the behaviors of the assistant on human anatomy, human perception, and human motor behavior.
Das Ziel der vorliegenden Arbeit ist es, die Eignung von MeshLab in einem Reverse-Engineering-Projekt zu überprüfen. Dazu wurden vor Beginn sechs Kriterien aufgestellt, auf die MeshLab untersucht wird. Das Ergebnis zeigt, dass MeshLab fünf von sechs Kriterien erfüllt und somit für einen Einsatz geeignet ist.
MeshLab ist ein Teil der Datenaufbereitung des Reverse Engineering. Es ist ein kostenloses Programm und somit in Kombination mit einem günstigen Scanner für einen Einsatz in Reverse-Engineering-Projekten mit einem geringen Kostenaufwand einsetzbar.
The aim of this bachelor thesis is to verify the suitability of MeshLab in a Reverse-Engineering-Project. Before the beginning six criterias were set up on which MeshLab is examined. The result shows that MeshLab fulfills five of six criterias and is therefore suitable for use.
MeshLab is a part of the data preparation from the Reverse Engineering. It is a free programm and in combination with a cheap scanner, it can be used in a Revere-Engineering-Project with a low Budget.
Applying step heating thermography to wind turbine rotor blades as a non-destructive testing method
(2017)
Artificial Intelligence Driven Human-Machine Collaboration Scenarios in Virtual Reality (Poster)
(2018)
This work aims to generate synthetic electromyographic (EMG) signals using Generative Adversarial Network (GAN). GANs are considered as one of the most exciting and promising approaches in deep learning [6], offering the possibility to generate artificial data based on real data. GAN consists of two main parts, a discriminator that attempts to differentiate between the generated data and the original data, and a generator that tries to fool the discriminator by generating data which looks like real data, the GAN works by staging a two-player
minimax game between generator and discriminator networks. To achieve the objective of generating realistic artificial electromyographic signals, two different architectures are considered for the generator and the discriminator networks of the GAN model: Long short-term memory (LSTM), which can avoid the long-term dependency problem and remembers information over a long period of time, and convolutional neural network (CNN), which is a powerful tool at automatic feature extraction. Different combinations of CNN and LSTM including hybrid model are experimented within the GAN using the same training data-set. The results and performances of each combination are compared and reviewed. The generated artificial EMG signals can be used to
simulate real muscle activity situations to for example improve muscle signal controlled prostheses using artificial data that may include conditions that does not exist in real data. This method of artificial data generation is not limited to EMG signals, the network can also be used to generate other synthetic biomedical signals such as electroencephalogram (EEG) or electrocardiogram (ECG) that can be practically used for testing algorithms and classifiers.
Aspekte der Datensammlung beim Einsatz von Convolutional Neural Network für das autonome Fahren
(2022)
Die vorliegende Bachelorarbeit thematisiert, ob ein Convolutional Neural Network für das autonome Fahren geeignet ist und wie der gesamte Datenprozess für das Convolutional Neural Network Modell aussehen könnte. Dazu wurden mehrere Forschungsfragen gestellt.
Um die Forschungsfragen zu beantworten, wurde eine quantitative Literaturarbeit mit aktuellen wissenschaftlichen Kenntnissen durchgeführt. Die Bachelorarbeit ist in der deutschen Sprache geschrieben, aus diesem Grund orientiert sich die Bachelorarbeit an die deutschsprachige Bevölkerung.
Die quantitative Literaturarbeit zeigte, dass die größten Herausforderungen für das Convolutional Neural Network Training in der Datenspeicherung und der Datenverarbeitung liegen. Ebenfalls zeigte die quantitative Literaturarbeit, dass das Convolutional Neural Network durch die qualifizierte Wahl von Methoden und Daten eine bessere Erfolgsquote als das menschliche Verhalten für das autonome Fahren nachweist.
Dies zeigt, dass der Einsatz von Convolutional Neural Network Modellen mit einem optimalen Datenprozess und der Dateninfrastruktur für das autonome Fahren empfehlens-wert sein kann.
In this work methods are described, which are used for an individual adaption of a dialog system. Anyway, an automatic real-time capable visual user attention estimation for a face to face human machine interaction is described. Furthermore, an emotion estimation is presented, which combines a visual and an acoustic method. Both, the attention estimation and the visual emotion estimation based on Active Appearance Models (AAMs). Certainly, for the attention estimation Multilayer Perceptrons (MLPs) are used to map the Active Appearance Parameters (AAM-Parameters) onto the current head pose. Afterwards, the chronology of the head poses is classified as attention or inattention. In the visual emotion estimation the AAM-Parameter will be classified by a Support-Vector-Machine (SVM). The acoustic emotion estimation also use a SVM to classifies emotion related audio signal features into the 5 basis emotions (neutral, happy, sad, anger, surprise). Afterward, a Bayes network is used to combine the results of the visual and the acoustic estimation in the decision level. The visual attention estimation as well as the emotion estimation will be used in service robotic to allow a more natural and human like dialog. Furthermore, the human head pose is very efficient interpreted as head nodding or shaking by the use of adaptive statistical moments. Especially, the head movement of many demented people are restricted, so they often only use their eyes to look around. For that reason, this work examine a simple gaze estimation with the help of an ordinary webcam. Moreover, a full body user re-identification method is described, which allows an individual state estimation of several people for hight dynamic situations. In this work an appearance based method is described, which allows a fast people re-identification over a short time span to allow the usage of individual parameter.
Public transportation will become highly automated in the future, and at some point, human drivers are no longer necessary. Today many people are skeptical about such scenarios of autonomous public transport (abbr.: APT). In this paper, we assess users’ subjective priority of different factors that lead to personal acceptance or rejection of APT using an adapted online version of the Q-Methodology with 44 participants. We found four prototypical attitudes to which subgroups of participants relate: 1) technical enthusiasts, 2) social skeptics, 3) service-oriented non-enthusiasts, and 4) technology-oriented non-enthusiasts. We provide an unconventional perspective on APT acceptance that helps practitioners prioritize design requirements and communicate, targeting users’ specific attitudes.
To enable a robotic assistant to autonomously reach for and transport objects while avoiding obstacles we have generalized the attractor dynamics approach established for vehicles to trajectory formation in robot arms. This approach is able to deal with the time-varying environments that occur when a human operator moves in a shared workspace. Stable fixed-points (attractors) for the heading direction of the end-effector shift during movement and are being tracked by the system. This enables the attractor dynamics aoproach to avoid the spurious states that hamper potential field methods. Separating planning and control computationally, the approach is also simpler to implement. The stability properties of the movement plan enable to approach to deal with fluctuating and imprecise sensory information. We implement this approach on a seven degree of freedom anthropomorphic arm reaching for objects on a working surface. We use an exact solution of the inverse kinematics, which enables us to steer the spatial position of the elbow clear of obstacles. The straight-line trajectories of the end-effector that result far from obstacles make the movement goals of the robotic assistant predictable, improving man-machine interaction.
Auf gute Zusammenarbeit
(2008)
Die vorliegende Arbeit untersucht die Eigenschaft Authentizität auf der Video-Plattform TikTok als möglichen Erfolgsfaktor zur Steigerung der Markenbekanntheit. Sie beantwortet drei Forschungsfragen, welche zunächst mithilfe einer Sekundärforschung untersucht werden. Dabei wird der Begriff Markenauthentizität in Bezug auf TikTok erörtert und die Grundlagen des Social Media Marketings erforscht. Die erarbeiteten Erkenntnisse und Methoden bilden die Grundlage für die Formulierung von vier Hypothesen.
Zur Überprüfung der Hypothesen folgt im Anschluss eine empirische Forschung in Form einer Online-Umfrage, bei welchem das Unternehmen Abihome GmbH als Fallbeispiel dient. Das Unternehmen eignet sich aufgrund seiner noch ausbaufähigen Präsenz auf der Plattform TikTok für dieses Vorhaben. Die gewonnenen Daten der empirischen Studie werden mit denen der Sekundärforschung kombiniert und ausgewertet, um Handlungsempfehlungen für Unternehmen abzuleiten, welche ihre Brand Awareness mithilfe eines authentischen Auftrittes auf TikTok optimieren wollen.
Die breite Einführung autonomer Fahrzeuge, ob für den Individualverkehr oder auch den öffentlichen Nahverkehr, ist nur noch eine Frage der Zeit. Dies bedeutet unweigerlich, dass in absehbarer Zeit alle Verkehrsteilnehmer*innen mit dieser Art von Fahrzeugen in Berührung kommen werden. In diesem Artikel soll diskutiert werden, wie Ansätze des Positive Computing helfen können, die Ausgestaltung der automatisierten Fahrzeuge so vorzunehmen, dass sie zum Wohlbefinden der Menschen in Verkehrssituationen beitragen.