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Die vorliegende Bachelorthesis befasst sich mit der Reproduktion der ersten „eisernen Hand“ des Götz von Berlichingen. Die Aufgabenstellung ist es, einen Öffnungsmechanismus zu entwickeln, welcher die zwei Fingerblöcke in die geöffnete Grundstreckstellung zurückführt, wenn die Finger zur Handinnenfläche eingefahren sind. Außerdem sollen die Fingerblöcke in drei verschiedenen Positionen einrasten können, wenn sie nach innen gedrückt werden. Insgesamt soll die Mechanik der Fingerblöcke durch 3D-unterstützte Optimierung von Bauteilen verbessert und unterstützt werden.
Der neukonstruierte Öffnungsmechanismus beinhaltet eine Drehfeder pro Fingerblock. Zudem begünstigt die CAD-Optimierung des Daumensystems und des Fingersystems die Mechanik der Fingerblöcke.
In dieser Abschlussarbeit wurde die bisherige Spielstrategie des RoboCup3D-Clients an die durch den FatProxy möglich gewordenen perfekten Kicks angepasst. Dazu wurde die aktive Entscheidungslogik am Ball komplett überarbeitet und eine neue Positionierungsstrategie anhand der bisher verwendeten Architektur entwickelt.
Die neue aktive Entscheidungslogik verwendet dabei eine neue, von den Mitspielerpositionen abhängige, Positionsberechnung und mehrere neue Bewertungsmethoden, die diese Positionen bewerten. Zusätzlich gibt es nun auch eine Funktionalität, die den neu benötigten vertikalen Schusswinkel für jede Position bestimmt. Für die neue Positionierung wurde eine Rautenformation gewählt, bei der die verschiedenen Rollen jetzt eigene Spielfeldbereiche zugewiesen bekommen, die sich teilweise überlappen. Diese Bereiche sind nötig geworden, da die Rollen sich jetzt weniger am Ball und mehr direkt am Spielfeld orientieren.
Bei der zum Schluss durchgeführten Evaluation der Spielergebnisse zwischen neuen und alten Strategiekonfigurationen hat sich ergeben, dass die komplett neue Strategiezusammenstellung mit durchschnittlich zwei Toren Vorsprung gegen die alte Strategie gewinnt und damit besser mit den neuen Möglichkeiten interagiert. Mischt man neue und alte Strategiekomponenten hat das jedoch den gegenteiligen Effekt, da die Mischvarianten gegen die alte Strategie verlieren. Die neuen Komponenten benötigen also das gegenseitige Zusammenspiel, um effizient zu funktionieren.
Jeder Mensch ist ständig unfreiwillig von einer Flut akustischer Reize umgeben. Diese Situation stellt für Menschen mit Hörverlust eine besondere Herausforderung dar. Menschen mit Hörverlust hören durch Hörgeräte zwar alles verstärkt, jedoch stellt sich die Frage, ob ein Hörgerät lediglich eine einfache Verstärkung von Schallwellen ist oder ob es darüber hinausgehende Funktionen bieten kann.
Die vorliegende Thesis widmet sich der akustischen Szenenanalyse in Hörgeräten, wobei der Schwerpunkt auf der Integration von Machine Learning liegt. Das Ziel besteht darin, eine automatisierte Erkennung und Anpassung an verschiedene akustische Situationen zu ermöglichen. Die Arbeit konzentriert sich insbesondere auf die Analyse grundlegender Szenarien wie: Sprache in Ruhe, absolute Ruhe, Sprache in Störgeräuschen und Störgeräuschen in Audiodaten.
An der Offenburger Hochschule wurde eine neue Art der Ansteuerungsmethode für Handprothesen und -orthesen entwickelt, die auf der Verwendung einer Augmented Reality Brille basiert. Dieses neue Prothesensystem soll in einer ersten Studie an Probanden auf seine Alltagstauglichkeit getestet werden. Ziel dieser Arbeit ist es, die regulatorischen Anforderungen an eine solche Studie zusammenzustellen, mit Schwerpunkt auf einem Antrag bei einer Ethikkommission. Außerdem sind mittels Literaturrecherche Tests zu identifizieren und zu analysieren, die für die Beurteilung von Handprothesen verwendet werden. Hierfür wird erörtert was Alltagstauglichkeit bedeutet und welche Eigenschaften und Ziele identifizierte Tests haben.
Seit 2009 nimmt das Team ”magmaOffenburg” an der 3D-Simulationsliga des RoboCups teil. Für das erfolgreiche Abschneiden in Turnieren ist die Qualität der erlernten Bewegungsabläufe ein zentraler Faktor. Bisher wurden genetische Algorithmen verwendet, um verschiedenste Aktionen zu erlernen sowie zu optimieren. In dieser Arbeit wird der Deep Reinforcement Learning Algorithmus Proximal Policy Optimization für das Erlernen bestimmter Bewegungen verwendet. Um ein Verständnis für dessen einflussreichen Parameter zu erhalten, werden Größen wie paralleles Lernen, Hyperparameter, Netzwerktopologie, Größe des Observationspace sowie asynchronem Lernen anhand dem Kicken aus dem Stand evaluiert. Durch die Ergebnisse der Evaluierung konnte der erlernte Kick signifikant verbessert werden und sein genetisch erlerntes Gegenstück im Spiel ablösen. Drüber hinaus wurden die Erkenntnisse anhand dem Laufen lernen evaluiert und Zusammenhänge bzw. Unterschiede der zwei Lernprobleme festgestellt.
Analyse domänenseitiger Optimierungen für Deep Reinforcement Learning in der RoboCup Umgebung
(2021)
Mit dem Team "magmaOffenburg" nimmt die Hochschule Offenburg seit 2009 am internationalen Wettbewerb "RoboCup" in der 3D-Simulationsliga für Fußball teil. Dabei kommt es vor allem auf den Einsatz guter Lauf- und Kickverhalten an. Seit 2019 ist es dem Team magmaOffenburg möglich auch Deep Reinforcement Learning für die Weiterentwicklung der Verhalten einzusetzen. Während auf diese Weise schon verwendbare Ergebnisse für das Kicken produziert wurden, so fehlt noch ein Fortschritt beim Laufen lernen. Diese Arbeit beschäftigt sich mit den nötigen Optimierungen auf der Domänenseite, um das gelernte Laufen zu verbessern. Das beinhaltet die Optimierung des Observation- und Actionspaces, sowie auch eine Optimierung der Rewardfunktion. Dabei wurde versucht, die einzelnen Einflüsse verschiedener Parameter und Techniken innerhalb dieser drei Bereiche zu evaluieren. So konnte zum Schluss eine Verbesserung in der Laufgeschwindigkeit von etwas unter einem Meter pro Sekunde auf bis zu 1,8 Metern pro Sekunde erreicht werden. Ausschlaggebend für dieses Ergebnis waren vor allem der Verbesserungen in der Rewardfunktion.
JavaScript-Frameworks (JSF) sind im Bereich der Webentwicklung seit längerem prominent. Jährlich werden neue JSF entwickelt, um spezifische Probleme zu lösen. In den letzten Jahren hat sich der Trend entwickelt, bei der Wahl des JSF verstärkt auch auf die Performanz der entwickelten Webseite zu achten. Dabei wird versucht, den Anteil an JavaScript auf der Webseite zu reduzieren oder ganz zu eliminieren. Besonders neu ist der Ansatz der "Island Architecture", die erstmals 2019 vorgeschlagen wurde. In dieser Thesis soll die Performanz der meistbenutzten und des performantesten JSF mit dem JSF "Astro" verglichen werden, welches die "Island Architecture" von sich aus unterstützt. Der Schwerpunkt liegt beim Vergleichen der Webseitenperformanz, jedoch werden auch Effizienz und Einfachheit während der Entwicklung untersucht. Das Ziel dieser Arbeit ist es, potenzielle Frameworks zu untersuchen, die die Effizienz und Produktivität für den Nutzer und während der Entwicklung steigern können.
Im Rahmen dieser Abschlussarbeit wurde die Steuereinheit für das elektrisch angetriebene Hocheffizienzfahrzeug Schluckspecht 6 entworfen. Im Detail wurde die bestehende Steuereinheit analysiert. Durch sorgfältiges Betrachten der Leistungselektronik und deren Elemente, der Signalaufbereitungsplatine, der Stromsensorplatine und der DC/DC-Wandlerplatine, wurden die bestehenden Fehler in deren Schaltplänen behoben. Im Zuge dieser Fehlerbehebung, wurde die Übersichtlichkeit der Schaltpläne verbessert. Des Weiteren wurden die Leistungselektronik und deren Elemente zu der neuen Control Unit fusioniert. Um eine möglichst nachhaltige Hardware zu erhalten, wurde die alte Platine optimiert. Dazu sind die Ein-/ und Ausgänge und der CAN-Bus von dem Entwicklerboard an den Leiterplattenrand geführt worden. Damit die CAN-Signale vom Entwicklerboard verarbeitet werden können, wurde zusätzlich eine Schaltung für die Signal-konvertierung entwickelt. Die zusammengeführte Leiterplatte wurde für eine bessere Zugänglichkeit während des Shell-Eco-Marathon, einseitig bestückt. Um die Fehlerbehebung zu erleichtern, sind Messpunkte, zusammen mit einer Messtabelle, auf deren Schaltpläne integriert worden. Zusätzlich wurde ein Jumper für die Energieversorgung des Entwicklerboards hinzugefügt, damit dieses intern oder extern versorgt werden kann. Für die Control Unit wurden Schnittstellen zur besseren Erweiterung ausgesucht. Nach Abschluss des Optimierungsprozesses und der Komponentenauswahl, wurden die Schaltpläne und ein Board der Control Unit entworfen. Für diesen Entwurf wurde eine Leiterplatte bestellt, welche im SMD-Labor bestückt und verlötet wurde. Anschließend wurde an dieser ein Funktionstest und eine Inbetriebnahme im Schluckspecht 6 durchgeführt. Ein weiterer Teil der Arbeit war die Planung des Gehäuses für die neu entworfene Control Unit, die Auswahl der Anschlussstecksysteme und die Fixierung der Leiterplatte in der Energiebox, sowie die Verdrahtung zwischen der Control Unit und den Stecksystemen.
Das Ziel in dieser Arbeit ist die Programmierung von einem Mikroprozessor, der als ein Richtmikrofon verwendet wird, um unterschiedlichen Richtcharakteristiken zu erzeugen.
Dabei stellt sich die Frage: Ist es möglich ein Mikroprozessor so zu programmieren, dass er eine Stereoaufnahme so verarbeiten kann, sodass unterschiedliche Richtcharakteristiken erzeugt werden könnten?
Um die Frage zu beantworten, wurde eine technische Ausarbeitung von einem Mikroprozessor und seine Programmierung benötigt. Diese befasst sich mit der Programmierung in C++ / Arduino IDE des Mikrokontrollers und eigene Erstellung von Tests, um die Ergebnisse darzustellen.
Als weitere Basis wurden nur verbraucherorientierten Mikroprozessoren untersucht und die beste Möglichkeit wurde ausgesucht und weiterentwickelt. Zudem lag der Fokus auf der Reproduzierbarkeit der Ergebnisse.
In dieser Arbeit wird der Bildbearbeitungsprozess von Dokumenten mithilfe von einem schlicht gehaltenem Neuronalen Netzwerk und Bearbeitungsoperationen optimiert. Ziel ist es, abfotografierte Dokumente zum Drucken aufzubereiten, sodass die Schrift gut lesbar, gerade und nicht verzerrt ist und Störfaktoren herausgefiltert werden. Als API zur Verfügung gestellt, können Bilder von Dokumenten beliebiger Größe und Schriftgröße bearbeitet werden. Während ein unter schlechten Bedingungen schräg aufgenommenes Bild nach Tesseract keine Buchstaben enthält, wird mit dem bearbeiteten Bild davon eine Buchstabenfehlerrate von 0,9% erreicht.