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Ziel der Thesis war zuerst eine kurze Literatur-Recherche und eine Einarbeitung in die Automatisierungstechnik (insbesondere in Robotik, speicherprogrammierbare Steuerungen, Bildverarbeitung und Kommunikationsmöglichkeiten), dann die Konzeption und der Aufbau eine Schulungszelle, mit der die Studenten in die Praxis umsetzen können, was sie im Labor gelernt haben und am Ende die Herstellung von Schulungsunterlagen.
Dafür wurde eine mehrstufige Lösung ausgewählt und betrachtet. Diese Lösung besteht in erster Linie in der Erforschung über die verschiedenen verfügbaren Komponenten. das heißt, die Bedienung und die Programmierung eines Universalroboters(UR5e), einer Sensopart-Kamera, eines Wago-PLC mit der Festo Pick-Place didaktisch Station und natürlich die Steuerung ihrer verschiedenen Software zu beherrschen. Dann folgen die Konzeption und der Aufbau der Schulungszelle, die Programmierung einer didaktischen Applikation, die den Studenten als Beispiel dient, und schließlich die Erstellung einer Anleitung dieser Applikation.
Forschung im Fokus 2020
(2020)
One of the main requirements of spatially distributed Internet of Things (IoT) solutions is to have networks with wider coverage to connect many low-power devices. Low-Power Wide-Area Networks (LPWAN) and Cellular IoT(cIOT) networks are promising candidates in this space. LPWAN approaches are based on enhanced physical layer (PHY) implementations to achieve long range such as LoRaWAN, SigFox, MIOTY. Narrowband versions of cellular network offer reduced bandwidth and, simplified node and network management mechanisms, such as Narrow Band IoT (NB-IoT) and Long-Term Evolution for Machines (LTE-M). Since the underlying use cases come with various requirements it is essential to perform a comparative analysis of competing technologies. This article provides systematic performance measurement and comparison of LPWAN and NB-IoT technologies in a unified testbed, also discusses the necessity of future fifth generation (5G) LPWAN solutions.
Wireless communication technologies play a major role to enable megatrends like Internet of Things (IoT) and Industry 4.0. The Narrowband Wireless WAN (NBWWAN) introduced to meet the long range and low power requirements of spatially distributed wireless communication use cases. These networks introduce additional challenges in testing because the network topology and RF characteristics become particularly complex and thus a multitude of different scenarios must be tested. This paper describes the infrastructure for automated testing of radio communication and for systematic measurements of the network performance of NBWWAN.
Wireless synchronization of industrial controllers is a challenging task in environments where wired solutions are not practical. The best solutions proposed so far to solve this problem require pretty expensive and highly specialized FPGA-based devices. With this work we counter the trend by introducing a straightforward approach to synchronize a fairly cheap IEEE 802.11 integrated wireless chip (IWC) with external devices. More specifically we demonstrate how we can reprogram the software running in the 802.11 IWC of the Raspberry Pi 3B and transform the receiver input potential of the wireless transceiver into a triggering signal for an external inexpensive FPGA. Experimental results show a mean-square synchronization error of less than 496 ns, while the absolute synchronization error does not exceed 6 μs. The jitter of the output signal that we obtain after synchronizing the clock of the external device did not exceed 5.2 μs throughout the whole measurement campaign. Even though we do not score new records in term of accuracy, we do in terms of complexity, cost, and availability of the required components: all these factors make the proposed technique a very promising of the deployment of large-scale low-cost automation solutions.
Hohe Kosten bei der Annotation von Daten führen dazu, dass datensparsamere Wege zum Erstellen von Modellen gesucht werden. In dieser Arbeit wird ein Lösungsansatz untersucht, der ausgehend von fokussierten Repräsentationen, datensparsame Lösungen für verschiedene Aufgaben finden soll. Durch einen Multi-Task-Learning-Ansatz trägt das Finden einer Repräsentation gleichzeitig zum Lösen einer Aufgabe bei. Durch Ersetzung einer der Aufgaben werden Wissentransfers datensparsam auf die neue Aufgabe durchgeführt. In der erarbeiteten und evaluierten Lösung können Hyperparameter automatisch gefunden werden. Bei Vergleichen von verschiedenen Ansätzen und Datenmengen ist über die Leistung der Netzwerke zu erkennen, dass der Ansatz insbesondere mit weniger Daten bessere Ergebnisse erzielt. Die Ergebnisse dieser Arbeit lassen eine Bereitstellung als Module zu. Die Module werden im Rahmen dieser Arbeit beschrieben. Abgeschlossen wird die Arbeit mit einem Ausblick auf Verbesserungen und Potenziale der Ansätze.