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Mit Hilfe eines Präzisionsmessplatzes soll es ermöglicht werden, automatisierte Tests mit optischen Distanzsensoren der Firma SICK durchzuführen. Hierbei handelt es sich um applikationsbezogene Vergleichsmessungen. Für die Realisierung einer erweiterbaren, automatischen Ansteuerung wird mit LabVIEW eine Software entwickelt, die unterschiedliche Distanzsensoren für Displacement Anwendungen (kurze Reichweite) einbindet. Zur Bewertung von Sensoren werden unterschiedliche Messmodi bereitgestellt. Hierbei werden motorisierte Linearachsen angesteuert, wodurch dynamische 2D-, bzw. 3D Messungen von unterschiedlichen Materialproben ermöglicht werden. Außerdem können Messergebnisse verschiedener Materialproben visuell verglichen werden. Des Weiteren besteht die Möglichkeit, aufgenommene Messdaten zu exportieren.
Mit der realisierten Ansteuerungssoftware ist es möglich, in Zukunft Mitarbeiter der global agierenden Sales & Service Units ressourcenschonend und in einem anwendungsbezogenen Kontext in die Benutzung und Bewertung von Dis-placementsensoren einzuarbeiten. Für diese Maßnahme der betrieblichen Weiterbildung ist eine Lerneinheit konzipiert. Hier geht es hauptsächlich darum, dass Mitarbeiter die Eigenschaften und Konfigurationsmöglichkeiten von Displacementsensoren verstehen und für unterschiedliche Testobjekte anwenden. Für die Lerneinheit sind Unterrichtsmaterialien erstellt sowie ein vollständiger Unterrichtsentwurf erarbeitet. Der Unterrichtsentwurf orientiert sich an dem Perspektivenschema nach Klafki (vgl. 1994, S. 270ff.).
Bei der Produktion von Solarzellen aus multikristallinem Silizium haben Defekte aus der Kristallisationsphase starken Einfluss auf die Materialqualität der Wafer und damit auf den Wirkungsgrad der späteren Solarzelle. Ein Verständnis des Kornwachstums in multikristallinem Silizium während des Kristallisationsprozesses kann zur Optimierung desselben beitragen. In dieser Arbeit werden Methoden untersucht, optische Flüsse zwischen Korngrenzenbildern multikristalliner Si-Wafer mittels neuronaler Netze zu berechnen. Hierfür wird die Architektur eines ausgereiften faltungsbasierten neuronalen Netzes zur optischen Fluss-Berechnung genutzt und durch angepasstes Training auf Waferstrukturen zugeschnitten. Dies umfasst die Synthese eigener, auf Waferbilder basierender Trainingsdaten und das Training mit einer angepassten Fehlerfunktion zur Bewertung der Zuordnungsgenauigkeit von Körnern zwischen Wafern durch den optischen Fluss. Beide Maßnahmen zusammen führen zu einer Reduktion des Zuordnungsfehlers von Körnern zwischen Waferbildern um 45 % gegenüber einem hochoptimierten, auf allgemeine optische Flüsse trainierten Modell basierend auf demselben Netzwerk. Die geschätzte Zuordnungsgenauigkeit des besten Modells beträgt 92,4 % der Pixel der Korngrenzenbilder eines Wafers. Weiteres Verbesserungspotenzial ist vorhanden.
Das Team "magmaOffenburg" nimmt seit 2009 an der 3D-Simulationsliga des RoboCups teil. Wie gut das Laufen auf zwei Beinen in der verwendeten Simulationsumgebung "SimSpark" funktioniert ist einer der zentralen Faktoren für ein erfolgreiches Abschneiden. Bisher wird für das Laufen ausschließlich eine inverskinematische Walk-Engine verwendet.
In dieser Arbeit wird mit genetischen Algorithmen und einer modellfreien Parametrisierung Laufen komplett "from scratch" gelernt. Derselbe Ansatz wurde zuvor bereits erfolgreich für das Lernen von Kicks eingesetzt. Gegenüber der alten Walk-Engine zeichnet diesen Ansatz besonders aus, dass zum ersten Mal die Zehengelenke genutzt werden, welche eines der verfügbaren Robotermodelle besitzt. Dies ermöglicht einen natürlicheren und schnelleren Gang. Zwar ist die Stabilität des gelernten Laufens noch nicht vergleichbar mit dem bisherigen (der Spieler fällt etwa 26% häufiger hin), aber beispielsweise beim Vorwärtslaufen konnten mit einer Geschwindigkeit von 1.3 m/s statt 1 m/s Steigerungen von 30% erzielt werden.
Darüber hinaus wurde untersucht, wie dem Agenten im Anschluss an das gelernte Laufen wieder ein Übergang zur alten Walk-Engine gelingen kann. Der erfolgreichste Ansatz basiert ebenfalls wieder auf einer mit genetischen Algorithmen trainierten Bewegung. Er ist in etwa der Hälfte der Fälle erfolgreich.
Diese Arbeit befasst sich mit der Konzeption und Implementierung eines Dateiimportfilters für Mess- und Kalibrierwerkzeuge. Dieser ermöglicht das Importieren von INCA-Experimenten nach CANape, indem aus Experiment-Exportdateien Konfigurationsdateien generiert werden. Im Zuge der Umsetzung wurde dazu das aus binären Daten bestehende Exportdateiformat von INCA analysiert. Das Ziel dieser Analyse bestand darin, herauszufinden, wo und wie die Informationen in den Exportdateien gespeichert sind. Die so erlangten Erkenntnisse wurden verwendet, um den Dateiimportfilter zu entwickeln. Dieser liest aus Exportdateien die notwendigen Informationen aus, überführt sie in eine CANape interne Repräsentation und generiert daraus eine entsprechende Konfigurationsdatei. Die korrekte Funktionsweise wurde anhand von selbst erstellten Experimenten sowie mithilfe von Kundenexperimenten validiert.
Diese Abschlussarbeit beschäftigt sich mit der Entwicklung eines VHDL-Ethernet Protokollstapels. Aufbauend auf einem existierenden Protokollstapel für 1 GBit/s ist das Ziel dieser Arbeit, einen Protokollstapel zu entwerfen, der eine Datenübertragungsrate von mehr als 10 GBit/s erreicht. Dieser Protokollstapel soll die Protokolle Ethernet, IPv4, ARP, ICMP und UDP enthalten. Durch eine flexible Struktur der Ports und den Einsatz von generics soll dieser Protokollstapel leicht konfigurierbar und so für viele Anwendungszwecke nutzbar sein.
Zunächst wurde der existierende Protokollstapel von der Xilinx Vertix5 Serie auf die 7er Serie portiert und in Betrieb genommen. Dabei traten Probleme mit dem Transceiver und dem ARP Protokoll auf. Nachdem diese gelöst wurden, konnte ein Konzept für den neuen Protokollstapel erarbeitet werden. Dieser nutzt nun ein – in der Busbreite – flexibles Streaming Interface, um die Geschwindigkeit der Datenübertragung anzupassen.
Da jedes der genutzten Protokolle an die Daten einen Header/Trailer anhängt oder entfernt,
wurden für diese Aufgabe insgesamt vier Low-Level-Module entwickelt. Diese Module wurden
mit Hilfe einer Testbench und einer Testmatrix verifiziert. Die Protokollmodule stellen nun den Header/Trailer zusammen und fügen diese mit Hilfe der Low-Level-Module an oder entfernen diese.
Bei der Simulation des Protokollstapels wurde die Funktion der Protokolle nachgewiesen. Durch die große Busbreite, von 64 Bit bei 10 GBit/s und 128 oder 256 Bit bei 40 GBit/s, schlug allerdings die Timing-Analyse fehl. Der kritische Pfad konnte bei der CRC Berechnung gefunden werden. Durch parallele CRC-Berechnungen wurde eine vorübergehende Lösung dieses Problems für die Geschwindigkeit 10 GBit/s erreicht.
Die Analyse des Ressourcenverbrauchs zeigte, dass der neue Protokollstapel nur wenig Ressourcen in einem FPGA nutzt. Für 10 GBit/s werden lediglich 3000 LUTs und 2400 Register
benötigt. Des weiteren wurde festgestellt, dass der Ressourcenverbrauch nicht proportional zur Busbreite ist. Bei einer Verdopplung der Busbreite werden lediglich 60 % mehr Ressourcen benötigt.
Verschiedenste Hersteller von Prothesen treiben die Entwicklungen in der Neuroprothetik immer weiter voran. Jedoch steigen dadurch nicht nur die Komplexität und die Funktionen einer solchen Prothese, sondern auch die Kosten. Oft wird vernachlässigt, dass ein einfaches Greifen meist schon ausreicht und damit oftmals viel mehr Personen geholfen werden kann als mit einer teuren Highend-Prothese.
Die vorliegende Masterthesis soll zeigen, dass es möglich ist, mit einfachen Mitteln einen funktionsfähigen bionischen Prototyp zu entwickeln. Die Steuerung funktioniert per Knopfdruck, Bewegungen werden automatisch ausgeführt.
Hierfür wurde auf der Rekonstruktion der ersten eisernen Hand des Götz von Berlichin-gen aufgebaut. Diese wurde mit günstiger und einfach beschaffbarer Elektronik verändert, damit die Prothese durch elektrische Motoren aktiv ansteuerbar ist. Das Modell wurde mit SolidWorks 2018 verändert. Die elektronischen Bauteile wurden über ein Arduino Board UNO R3 angesteuert, welcher die Schnittstelle zum Computer bildet.
Data Mining of the Edge
(2016)
Kleine, intelligente Systeme prägen zunehmend unsere Umwelt, dass sogenannte Internet of Things wird immer mehr Teil unseres Alltages. Diese Geräte sind immer mehr dazu in der Lage Daten aufzunehmen und zu verarbeiten. Doch wie jede Technische Revolution, führt auch der Ausbau des IoT zu neuen Herausforderungen. Das Ziel dieser Arbeit ist die Bewertung der Qualität von verschiedenen Data Mining Frameworks im Edge Bereich, die Erstellung mehrere Demonstatoren eines Edge Szenario Aufbaus sowie deren Evaluation.
Die Vision vom "Internet der Dinge" prägt seit Jahren Forschung und Entwicklung, wenn es um smarte Technologien und die Vernetzung von Geräten geht. In der Zukunft wird die reale Welt zunehmend mit dem Internet verknüpft, wodurch zahlreiche Gegenstände (Dinge) des normalen Alltags dazu befähigt werden, zu interagieren und sowohl online als auch autark zu kommunizieren. Viele Branchen wie Medizin, Automobilbau, Energieversorgung und Unterhaltungselektronik sind gleichermaßen betroffen, wodurch trotz Risiken auch neues wirtschaftliches Potential entsteht. Im Bereich "Connected Home" sind bereits Lösungen vorhanden, mittels intelligenter Vernetzung von Haushaltsgeräten und Sensoren, die Lebensqualität in den eigenen vier Wänden zu erhöhen. Diese Arbeit beschäftigt sich mit dem Thread Protokoll; einer neuen Technologie zur Integration mehrerer Kommunikationsschnittstellen innerhalb eines Netzwerks. Darüber hinaus wird die Implementierung auf Netzwerkebene (Network Layer) vorgestellt, sowie aufbereitete Informationen bezüglich verwendeter Technologien dargestellt.
Diese Arbeit beschäftigt sich mit den verschiedenen Technologien, welche in verteilten Systemen zur Kommunikation dienen können. Kernpunkt der Arbeit ist es, eine Schnittstelle zu schaffen, in der eine extrem hohe Anzahl einzelner Anwendungen untereinander und mit einer zentralen Simulationsumgebung weitestgehend automatisch - kommunizieren können. Dabei ist auch ein wesentlicher Punkt die Frage wie Daten ausgetauscht werden können. Betrachtet man zunächst das System an sich, so wird es deutlich, dass speziell für die Entwicklung des Gesamtsystems, die Stabilität, Leistungsfähigkeit und Zuverlässigkeit des Interfaces von enormer Wichtigkeit ist.
Über die letzten Jahre entstanden unterschiedlichste Gerätschaften, besonders im mobilen Bereich und der Industrie 4.0, die große Datenmengen generieren. Diese müssen in entsprechenden Netzwerken entgegengenommen, verarbeitet und ggf. analysiert werden um einen Mehrwert zu erzielen. Ein Vertreter für die Umsetzung von Echtzeit-Datenverarbeitung ist Apache Spark, ein Open Source Framework, welches für die Analyse von Informationsströmen und Datenbeständen eingesetzt werden kann. Im Rahmen dieser Masterarbeit wird die Apache Spark Plattform von Grund auf erläutert und auf ihre Einsatzfähigkeit im Bereich der verteilten Datenverarbeitung untersucht. Durch die theoretische Einleitung in die Themen Big Data, Streaming Data, Data Mining und Real-Time Analytics wird ein grundlegendes Verständnis für die Aufgaben und Herausforderungen dieses Sachgebiets vermittelt. Es wird die Entwicklung von der Batch- zur Streamingverarbeitung vorgestellt und die Anforderungen, sowie Voraussetzungen für die Umsetzung von Echtzeitsystemen aufgezeigt.
Nachdem diese Grundlagen vermittelt wurden, folgt eine Vorstellung des Projektumfangs der Apache Software Foundation, in welchen sich auch das Spark Projekt einordnen lässt. Die Arbeit erläutert die Grundkonzepte von Apache Spark, wie die Entwicklung, Architektur und der Clusterbetrieb der Plattform. Dabei stützen sich die Untersuchungen auf praktische Beispiele, um die Arbeitsweise von Apache Spark näher aufzuzeigen. Die vorgestellten Themen fallen in die Bereiche der parallelen Datenverarbeitung mit Spark und beschäftigen sich mit den Voraussetzungen für das Erstellen von Anwendungen, die den verteilten Aufbau und die horizontale Skalierbarkeit von Spark ausnutzen. Spark bringt über eigene Bibliotheken auch Funktionalitäten für die Datenverarbeitung in speziellen Aufgabengebieten mit sich. In dieser Arbeit werden ebenfalls die beiden Bibliotheken MLlib, welche im Bereich des maschinellen Lernens Einsatz findet, und Spark Streaming, die Bibliothek für Verarbeitung von Datenflüssen, vorgestellt und deren Funktionsumfang untersucht. Das Kernthema dieser Arbeit bildet die Modellierung von Lösungsmöglichkeiten zur Analyse von Streaming Data. Es wird hierdurch die Funktionsweise von Spark und dessen Streaming Bibliothek anhand von kompletten Applikationen zur Ausreißererkennung in Datenströmen im Detail aufgezeigt.
Die Arbeit zeigt auf, dass Spark durchaus für den Einsatz zur verteilten Datenverarbeitung geeignet ist. Auch der Umgang mit Streaming Data wird durch den Bau der Prototypen nachgewiesen. In dem abschließenden Fazit werden die Erkenntnisse der Arbeit zusammengefasst und die Einsetzbarkeit von Spark diskutiert.
Im Rahmen dieser Arbeit wurde ein Telepräsenzsystem entwickelt, bei dem ein Teleroboter mit beweglicher Kamera zum Einsatz kommt, der seine Ausrichtung über ein Head-mounted Display synchronisiert. Der Anwender des Systems sieht auf dem Display das Abbild der Umgebung des Teleroboters. Jede Kopfbewegung des Anwenders wird in Echtzeit auf die Kamerabewegung umgesetzt. Der Anwender kann sozusagen seinen Sehsinn temporär auf den Roboter auslagern, der ihn in einer entfernten Umgebung repräsentiert.
Im ersten Teil der vorliegenden Master-Thesis geht es um die Entwicklung einer Low-Power Wireless-Lichtschranke. Der Hardware-Aufbau wird ausführlich beschrieben und Besonderheiten für die Low-Power-Auslegung, wie beispielsweise Power-Management, werden vorgestellt. Optische Einheiten, Power-Management-Einheiten, System-On-Chip und Funkstufe werden ausführlich angesprochen. Die interrupt-gesteuerte und zeitlich optimierte Programmierung wird im Anschluss an den Hardware-Aufbau vorgestellt. Auch hier werden Low-Power-Eigenschaften diskutiert. Die Anbindung der Lichtschranke an einen Hub im 868 MHz ISM Band (engl.: Industrial, Scientific and Medical Band) und die Datenübertragung mittels Bluetooth an einen Computer, sowie die Programmierung einer Anzeige-GUI zur Visualisierung der Funkdaten mit LabVIEW werden weiterführend behandelt. Ergänzend hierzu wird die entwickelte Hardware vermessen und charakterisiert. Die Messergebnisse werden ausgewertet und vorgestellt.
Im zweiten Teil der Master-Thesis geht es um die Entwicklung eines Schulungskonzepts. In der Sick AG halten sich alle Abteilungen (Divisions) beim Entwickeln eines Produktes an einen vorgegebenen Produktentstehungsprozess. Division 1 hat im Rahmen dieses Produktentstehungsprozesses eine Konkretisierung vorgenommen: den Masterplan. Für die Einführung des Masterplans wurde ein teilnehmerorientiertes Schulungskonzept entwickelt. Es wird zuerst auf die Inhalte eingegangen. Im Anschluss werden die Teilnehmer untersucht und Motive und Lernvoraussetzungen charakterisiert. Nachdem diese und weitere Rahmenbedingungen geklärt sind, wird ein didaktisch durchdachtes Schulungskonzept entwickelt, ausführlich vorgestellt und diskutiert.
This Master's Thesis discusses intelligent sensor networks considering autonomous sensor placement strategies and system health management. Sensor networks for an intelligent system design process have been researched recently. These networks consist of a distributed collective of sensing units, each with the abilities of individual sensing and computation. Such systems can be capable of self-deployment and must be scalable, long-lived and robust. With distributed sensor networks, intelligent sensor placement for system design and online system health management are attractive areas of research. Distributed sensor networks also cause optimization problems, such as decentralized control, system robustness and maximization of coverage in a distributed system. This also includes the discovery and analysis of points of interest within an environment. The purpose of this study was to investigate a method to control sensor placement in a world with several sources and multiple types of information autonomously. This includes both controlling the movement of sensor units and filtering of the gathered information depending on individual properties to increase system performance, defined as a good coverage. Additionally, online system health management was examined in this study regarding the case of agent failures and autonomous policy reconfiguration if sensors are added to or removed from the system. Two different solution strategies were devised, one where the environment was fully observable, and one with only partial observability. Both strategies use evolutionary algorithms based on artificial neural networks for developing control policies. For performance measurement and policy evaluation, different multiagent objective functions were investigated. The results of the study show that in the case of a world with multiple types of information, individual control strategies performed best because of their abilities to control the movement of a sensor entity and to filter the sensed information. This also includes system robustness in case of sensor failures where other sensing units must recover system performance. Additionally, autonomous policy reconfiguration after adding or removing of sensor agents was successful. This highlights that intelligent sensor agents are able to adapt their individual control policies considering new circumstances.