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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.
In this review, we describe current Machine Learning approaches to hand gesture recognition with depth data from time-of-flight sensors. In particular, we summarise the achievements on a line of research at the Computational Neuroscience laboratory at the Ruhr West University of Applied Sciences. Relating our results to the work of others in this field, we confirm that Convolutional Neural Networks and Long Short-Term Memory yield most reliable results. We investigated several sensor data fusion techniques in a deep learning framework and performed user studies to evaluate our system in practice. During our course of research, we gathered and published our data in a novel benchmark dataset (REHAP), containing over a million unique three-dimensional hand posture samples.
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.
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.
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 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.
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.