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In dieser Arbeit wird das Problem der "Kontrolle mehrerer Quadrokopter zur Durchführung einer kooperativen Aktion"diskutiert. Das Hauptproblem dieses Themas ergibt sich aus der Komplexität der Positionsbestimmung und Identifizierung von Quadrokopter, insbesondere in komplexen Umgebungen bei der Durchführung kooperativer Aktionen.
Ziel ist durch Python die Entwicklung eines Verfolgungs- und Steuerungssystems, bei dem einer der Haupt-Quadrokopter (grüne Farbe) von einer Handy-App gesteuert wird und jede beliebige Position anfliegen kann, während die anderen Quadrokopter (rot markiert) ihm automatisch folgen und eine bestimmte Formation einhalten, so
dass eine Zusammenarbeit möglich ist. Diese automatische Verfolgung basiert auf der Positionserfassung des Quadrokopters durch zwei feste Kameras im Raum und der Ausführung der zugehörigen Algorithmen.
Die in diesem Beitrag vorgeschlagene Methode basiert auf der Farbsegmentierung zur Erkennung von Quadrokoptern und zur Bestimmung ihrer Weltkoordinaten mit Hilfe eines konvergenten binokularen Kamerasystems. Durch Anwendung der Stereo-Vision- Matching-Methode, die auf dem Global-Optimum-Algorithmus basiert, wird der Abgleich
der Bilder abgeschlossen und die Weltkoordinaten aller Quadrokoptern werden bestimmt. Schließlich folgt der rote Quadrokopter der Bewegung des Hauptquadrokoptern und arbeitet mit ihm zusammen, um die vorgegebene Aufgabe zu erfüllen. Am Ende dieses Artikels wird deutlich, wie das System entworfen, entwickelt und getestet wurde.
Im Rahmen dieser Arbeit wird zunächst ein Überblick über die Grundlagen des maschinellen Lernens und über verschiedene Methoden der digitalen Bildqualitätsbewertung gegeben.
Eine dieser Methoden wird näher betrachtet und es werden mögliche Probleme für das Training von neuronalen Netzwerken, insbesondere von Netzwerken zur Bildqualitätsbewertung herausgearbeitet.
Dieses Problem wird quantifiziert und es werden zwei grundlegende Verfahren zur Lösung entworfen. Dabei wird jeweils ein separates Konzept entwickelt und ausgewertet.
Die beiden Ansätze werden in einem direkten Vergleich unter verschiedenen Gesichtspunkten gegenübergestellt und es wird der vielversprechendere davon ausgewählt.
Der ausgewählte Lösungsansatz wird implementiert und in ein bereits existierendes Netzwerk zur Bildqualitätsbewertung integriert. Die Leistung des modifizierten Netzwerkes wird mit dem Original verglichen.
Sensor-/Aktorsystem zur Überwachung und Unterstützung der Thermoregulation von Intensivpatienten
(2023)
Diese Bachelorarbeit ist dem Thema Sensor-/Aktorsystem zur Überwachung und Unterstützung von Intensivpatienten gewidmet, einem Bereich, der durch schnelle Fortschritte in der Technologie und der Biomedizin beeinflusst wird. Hier bildet die Körperkerntemperatur einen entscheidenden Bestandteil und einen bedeutenden physiologischen Parameter, der nicht nur für die Funktion des menschlichen Körpers wesentlich ist, sondern auch wertvolle Informationen über den Gesundheitszustand eines Patienten liefert. Im Rahmen dieser Arbeit werden sowohl die physiologische Bedeutung als auch die technologischen Methoden zur Messung der Körperkerntemperatur behandelt. Das Ziel ist, ein Verständnis für die Notwendigkeit einer präzisen Überwachung dieser Parameter bei Intensivpatienten zu entwickeln, indem die Grundlagen der Körperkerntemperatur und ihre Bedeutung für den Organismus im Fokus stehen. Die Einbeziehung von Sensor- und Aktorsystemen in die Intensivmedizin verspricht eine bessere Pflege und klinische Entscheidungsfindung, was zu optimierten Behandlungsergebnissen führen kann. Das Thema der vorliegenden Arbeit hat eine Relevanz für die moderne Gesundheitsversorgung und intendiert wird, Einblicke in innovative Ansätze zur Verbesserung der Pflege von Intensivpatienten zu bieten. Zudem soll die Gesundheitsversorgung der allgemeinen Gesellschaft weiter vorangebracht werden.