006 Spezielle Computerverfahren
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Sports analytics research has major impact on the development of innovative training methods and the broadcast of sports events. This dissertation provides algorithms for both kinematic analysis and performance interpretation based on unobtrusively obtained measurements from wearable sensors. Its main focus is set on the processing of 3D-orientation features and the exploration of their potential for sports analytics. The proposed algorithms are described and evaluated in five exemplary sports. In scuba diving, rowing and ski jumping, the 3D-orientation of the body/boat/skis is determined and further processed to analyze and visualize the motion behavior. In snowboarding and skateboarding, the board orientation is calculated and processed for motion visualization and machine learning. Board sport tricks are automatically detected and subsequently classified for trick category and type. The methods of this work were already partially applied for TV broadcast of international competitions (e.g., Olympics 2018). Additionally, they can support sports science research for establishing thorough investigations and innovative training methods.
System-Level Mapping, Analysis, and Management of Real-Time Applications in Many-Core Systems
(2021)
Heterogeneous many-core platforms are becoming the de facto standard architectures for embedded systems, fulfilling their high demand for computational power consequent to the rapid increase in the number and the workload of the applications in such systems. Contrarily to historically being statically one-time programmed and the mix of running applications being fixed, modern embedded systems are often subject to a highly dynamic environment in which the mix of concurrently executed applications, the availability of resources, and the non-functional requirements of each application may change at run time on-demand. This necessitates adaptive application mapping and system management schemes to effectively cope with the system dynamism. In recent years, applications with hard real-time requirements are being increasingly observed in emerging embedded systems in various time-critical areas, e.g., automotive, telecommunications, and avionics. In this context, novel design methodologies are required to enable an adaptive mapping and management of hard real-time applications on many-core platforms with verified worst-case timing guarantees.
Recently, so-called Hybrid Application Mapping (HAM) methodologies have been proposed that split the design process into an offline application mapping phase and an online system management phase and, thereby, can enable a dynamic mapping and management of hard real-time applications on many-core platforms. In HAM, for each application, a set of high-quality mapping alternatives with diverse resource requirements and verified timing guarantees are computed offline in a Design Space Exploration (DSE). These mappings are then used online by a Run-time Platform Manager (RPM) to launch the application on-demand by selecting a precomputed mapping that adheres to the current timing constraints of the application and the resource availability in the system. In line with this hybrid scheme, the work at hand proposes a collection of methodologies, analyses, and techniques that enable an automated mapping and adaptive management of hard real-time applications on heterogeneous many-core platforms with verified timing guarantees.
Foremost, a formal timing analysis technique is proposed which can derive worst-case timing guarantees for hard real-time applications in (heterogeneous) many-core systems. In light of this analysis, a novel mapping optimization approach is proposed in which the amount of resources allocated per mapping is fine-tuned according to the timing requirements of the application to obtain high-quality mappings with satisfactory timing guarantees and enhanced resource efficiency.
In many-core systems, hard real-time applications are particularly susceptible to built-in autonomous Dynamic Thermal Management (DTM) mechanisms which are responsible for preserving the thermal safety of the system. At the sight of thermal violations (overheating), DTM mechanisms suspend or decelerate the execution of the applications that are running in the thermally affected regions which may lead to the violation of their real-time constraints. To eliminate such fatal interferences, this work proposes a thermally composable HAM methodology that preserves the thermal safety of the system proactively at all times and, thereby, eliminates the exposure of real-time applications to DTM without jeopardizing the thermal integrity of the system.
The offline DSE in HAM typically delivers a large set of Pareto-optimal mappings which imposes a considerable management overhead on the RPM and may degrade its responsiveness. This can be particularly fatal for hard real-time applications due to their strict dependence on prompt reactions from the RPM, e.g., upon a change in their timing constraints. As a remedy, this work proposes an automatic mapping-set distillation methodology that distills a promising subset of the mappings for online use to alleviate the RPM’s overhead while retaining a diverse blend of quality- and resource-demand trade-offs to address various run-time scenarios.
For a seamless satisfaction of the timing constraints of hard real-time applications in many-core systems, on-the-fly adaptation of their mappings becomes inevitable in view of drastic changes in their timing constraints or the failure of resources they use, e.g., due to faults or overheating. To that end, this work proposes two mapping adaptation methodologies for hard real-time applications in many-core systems. In the first approach, adaptations are realized in the form of a reconfiguration between precomputed mappings, while the second approach empowers fine-grained mapping adaptations in the form of the migration of any subset of the application’s tasks to any desired locations. Both methodologies are supplied with formal timing analysis techniques and lightweight admission checks to verify the real-time conformity of each adaptation option online according to the current timing constraints of the application.
Standortbezogene Unterhaltung ist mittlerweile zu einem Grundbedürfnis geworden. Die erforderliche Genauigkeit und Zuverlässigkeit von Lokalisierungssystemen wächst nicht nur für intelligente Systeme wie selbstfahrende Fahrzeuge, Lieferdrohnen und mobile Geräte, sondern auch für alltägliche Fußgänger. Aufgrund der allgegenwärtigen Sensoren wie Kameras, GPS und Trägheitssensoren werden mit aufwendig handgefertigten Modellen und Algorithmen eine Vielzahl von Lokalisierungssystemen entwickelt. Um eine Einschränkung der freien Sicht und unterschiedliche Lichtverhältnisse von Kamerasystemen zu vermeiden werden typischerweise Funk- und Trägheitssensoren zur Lokalisierung verwendet. Unter idealen Laborbedingungen können diese Sensoren und Modelle, Positionen und Orientierungen langfristig genau abschätzen. In realen Umgebungen wirken sich jedoch viele Probleme wie ungenaue Systemmodellierung, unvollständige Sensormessungen, Rauschen und komplexe Umgebungsdynamiken auf die Genauigkeit und Zuverlässigkeit aus. Individuell betrachtet haben Funk- und Trägheitssensoren Schwierigkeiten: Funk lokalisiert aufgrund mehrerer Pfade durch statische oder dynamische Objekte entlang der Ausbreitungspfade zwischen Sender und Empfänger sehr ungenau. Im Gegensatz dazu akkumulieren Trägheitssensoren im Laufe der Zeit Entfernungs- und Orientierungsfehler und können keinen absoluten Bezug zur Weltkarte herstellen. Verfahren des Stands der Technik ergänzen beide Sensoren, um komplementäre Effekte zu verwenden, können jedoch die Schwierigkeiten nicht beheben. Darüber hinaus können sie mit einfachen Bewegungsmodellen wie konstanter Beschleunigung oder Geschwindigkeit keine stark nichtlinearen menschlichen Bewegungen beschreiben.
Das Hauptziel dieser Arbeit ist es daher, die Auswirkungen datengetriebener Methoden und verschiedener Sensordatenströme von lose platzierten Sensoren auf die Genauigkeit der Schätzung menschlicher Posen in hochdynamischen Situationen zu untersuchen. Die absolute Genauigkeit der erhaltenen Ergebnisse wird mit Filtermethoden nach dem Stand der Technik verglichen. Um die Probleme von Menschen entworfenen Lokalisierungsmodellen zu lösen, werden in dieser Arbeit maschinelle und tiefe Lernmethoden verwendet. Es werden Lernmethoden zur Positions‐, Geschwindigkeits- und Orientierungsschätzung sowie zur Rekonstruktion der Trajektorie unter Verwendung multimodaler Messungen von Funk- und Trägheitssensoren vorgestellt, um eine genaue und robuste Lokalisierung zu erreichen. Die Auswirkungen datengetriebener Verfahren entlang einer typischen Verarbeitungskette für die Lokalisierung mit Funk- und Trägheitssensoren werden untersucht. Die Verarbeitungskette ist lose gekoppelt in atomare Komponenten unterteilt, sodass jedes datengetriebene Verfahren problemlos ausgetauscht werden kann. Sequenzbasierte Lernmethoden werden entlang der Verarbeitungskette verwendet, um absolute Positionen aus Ankunftszeitstempeln von Funksignalen mit Mehrwegeausbreitung zu schätzen, ungerichtete Geschwindigkeitsvektoren von Trägheitssensoren zu schätzen, Bewegungsmuster zu klassifizieren, die die Ausrichtung der Trajektorie kalibrieren und um schließlich die einzelnen Komponenten zu einer Trajektorie zu fusionieren. Die vorgeschlagenen Methoden lernen, mit unterschiedlichem Bewegungsverhalten umzugehen und ermöglichen eine robuste und präzise Lokalisierung. Im Rahmen von Großstudien werden Mess- und Referenzdaten mit verschiedenen Bewegungsformen bei unterschiedlichen Geschwindigkeiten erfasst. Umfangreiche Experimente zeigen die Wirksamkeit und das Potenzial der vorgeschlagenen Methoden. Die datengetriebene, modulare Verarbeitungskette liefert genauere und robustere Schätzungen als bekannte Verfahren, auch bei dynamischen Bewegungen mit verrauschten Trägheitssensoren und Funkumgebungen mit Mehrwegeausbreitung.
Assistenzsystem für den wissensbasierten Aufbau konstruktionsbegleitender Finite-Elemente-Analysen
(2021)
Finite-Elemente-Simulationen sind in der heutigen Konstruktionspraxis unverzichtbar. Sie werden immer häufiger eingesetzt, um die Festigkeit der zunehmend komplexen Produkte zu überprüfen. Durch den frühestmöglichen Einsatz von Finite-Elemente-Analysen können hohe Kosten eingespart werden, da Konstruktionsfehler vermieden und weniger Prototypen gefertigt werden müssen. Für die Erstellung effizienter und zuverlässiger Simulationen ist jedoch umfangreiches Expertenwissen erforderlich und aus Kapazitätsgründen können erfahrene Simulationsingenieure nicht für jeden Auslegungsschritt hinzugezogen werden. Daher werden die Simulationen nicht früh genug eingesetzt oder müssen von Konstruktionsingenieuren erstellt werden, die häufig weniger Erfahrung in der Simulation haben. Die fehlende Erfahrung der Simulationsanwender kann daher zu ungeeigneten Finite-Elemente-Modellen und falschen Konstruktionsentscheidungen führen, die sehr kostenintensive und zeitaufwendige Iterationen in der Produktentwicklung zur Folge haben.
In dieser Arbeit wird ein wissensbasiertes Assistenzsystem entwickelt, das das notwendige Simulationswissen akquiriert und unerfahrenen Simulationsanwendern zur Verfügung stellt. Für den Aufbau der zugrundeliegenden Wissensbasis und die situative Unterstützung der Simulationsanwender wird ein neuartiger ontologiebasierter Ansatz vorgestellt. Die Innovation dieses Ansatzes liegt in der Adaption von KI-Methoden aus den Bereichen des Text Minings, Data Minings und Semantic Webs. Diese Methoden werden eingesetzt, um aus bestehenden, von erfahrenen Simulationsanwendern erstellten Simulationsmodellen und Textdokumenten das erforderliche Wissen zu extrahieren und gezielt abzurufen.
Data stream systems support queries on continuously arriving data. They provide similar query facilities like relational database systems. However, data stream systems continuously evaluate the queries on the arriving data and discard the data afterwards. Thus, it is possible to process high volumes of rapidly arriving data. Application examples are the monitoring of IT infrastructure or the processing of data from wireless sensor networks in wildland or animal surveillance scenarios. Compared to centralized data stream systems, distributed data stream systems can lower the resource demand, improve the performance and increase the lifetime of wireless sensor networks. This is particularly true if the data sources are already distributed and the hosts of the data sources take part in query processing.
In my dissertation, I investigate the interdependencies of logical query optimization and the assignment of operators to hosts for distributed data stream systems on heterogeneous hosts. In particular, I discuss the mathematical representation of selected optimization goals and constraints like resource limits for cost-based query optimization. I propose a technique to estimate whether logical query optimization steps may interfere with the subsequent assignment of operators to hosts. Well-known heuristic algorithms are adapted to the optimization problem of assigning operators to hosts. An evaluation compares the different algorithms. Moreover, I propose an algorithm for load balancing by multiple instantiation of operators.
Moderne Fahrzeuge stehen im Fokus einer umfassenden Elektrifizierung, welche eine signifikante Steigerung der im Fahrzeug verbauten Anzahl an elektrischen Motoren und Antriebe zur Folge hat. Hersteller elektrischer Motoren müssen diese Produktvielfalt beherrschen und zudem eine hohe Anpassungsfähigkeit hinsichtlich der Abwicklung ihrer Aufträge sowie eine schnelle Reaktionsfähigkeit aufweisen.
Vor diesem Hintergrund befasst sich diese Arbeit mit der Konzeption, der Entwicklung und der betrieblichen Einführung des wissensbasierten Assistenzsystems für elektrische Antriebe (engl. Drives-Development Assistance System, D-DAS). Um dies zu erreichen, werden zunächst die einzelnen Schritte der Entwicklung in einem adaptierten Elektromotor-Produktentstehungsprozess (aEMPEP) beschrieben und weiter unterteilt. Basierend auf diesem Prozess erfolgt die Konzeption des digitalen Assistenzsystems, das die Entwickler bei der Abarbeitung zeitaufwändiger, komplizierter oder fehleranfälliger Aufgaben unterstützen soll. Die Entwicklung, Implementierung und Einführung des Assistenzsystems in das fallgebende Unternehmen stellen ebenfalls den Gegenstand dieser Arbeit dar.
Die Untersuchungen ergeben, dass die prozessuale Aufbereitung die Grundlage für eine Digitalisierung, Automatisierung und wissensbasierte Unterstützung darstellt. Gleichermaßen konnte mit D-DAS die Frage beantwortet werden, wie ein wissensbasiertes Assistenzsystem zur Unterstützung der Produktentwicklung elektrischer Motoren konzipiert, entwickelt und eingeführt werden muss, damit es sich für den betrieblichen Einsatz in der Industrie eignet. Abschließend erfolgt die Evaluation von D-DAS und des adaptierten Elektromotor-Produktentstehungsprozesses mittels einer Fallstudie von vier Motorenprojekten, die in einer geeigneten Ergebnisqualität resultiert.
Since multicore platforms are becoming more common for real-time systems, multicore real-time scheduling algorithms become more relevant. For a more efficient use of the additional processing capacity of multiple cores, many of these algorithms allow tasks to migrate between cores, which improves the schedulability of task systems, but comes at the cost of additional migration overhead. One possible approach to reduce this overhead is the restriction of migration to predefined migration points that are known to be beneficial. For semipartitioned scheduling algorithms, an approach exists that identifies a set of potential migration points at which migrating tasks can be split statically, so that at run time, each job of the task migrates at this point. This has the disadvantage that it is impossible to avoid task migration, even if the actual run times of the current job would otherwise allow the job to finish on its current core.
This thesis presents a solution for this problem by introducing dynamic migration decisions. Instead of using a statically selected point, an algorithm for dynamic migration decisions tries to choose the latest possible migration point out of the predefined set, depending on the run-time behaviour of the current job. In order to use as much run-time information as possible, the presented algorithms use the concept of evaluation points, which are defined as the latest possible points at which migration decisions can be made. For each migrating job, an evaluation point is initially set and repeatedly recalculated, until migration decisions can no longer be delayed and a migration point is selected. From this approach, three algorithms are derived, which differ in the way evaluation points are defined. The algorithms presented in this thesis define evaluation points as points in code, points in execution time, and a combination of both, respectively.
All presented algorithms can be combined with any semipartitioned scheduling algorithm. It is shown that dynamic migration decisions do not cause any deadline misses in any task set, if the task set is schedulable with fixed migration points. An analysis of the additional required operations shows, that both the number of evaluation points, and the required effort for each evaluation point are at most logarithmic for all algorithms in the average case. Since the required effort decreases with increasing run times, the static assignment of split tasks to cores needs to consider only a constant overhead for each part of a split task.
All presented algorithms have been implemented on a Raspberry Pi v2 model B, based on a FreeRTOS port. Time measurements of this implementation indicate, that the overhead for dynamic migration decisions is unlikely to impact the schedulability of a given task system. While dynamic migration decisions make it possible to avoid migration if the current run times allow it, the measured response times show no significant adverse impact of the additional overhead of the presented algorithms.
With today’s technology, various non-invasive imaging methods provide detailed insight into the patient’s anatomy and support the physician during surgery. Depending on the signal type of each modality, the information collected is limited to narrow parts of the overall available information. A combination of several modalities makes it possible to increase the amount of information simultaneously made available to the physician. Especially a possible combination of the two most frequently used modalities, namely magnetic resonance imaging (MRI) and X-ray/computed tomography (CT) is of particular interest. Apart from the physical challenges, such a combination also poses a challenge to the acquisition scheme for a meaningful simultaneous acquisition with both modalities. This is especially true for the interventional environment, which implies additional requirements such as the real-time capability of the acquisition scheme. Such a combination, comes along with limitations for the signal recording schemes, up to the degree that an analytically correct solution can no longer be derived. Recently, there have been different attempts to overcome such limitations with machine learning. However, the solutions found are only partially comprehensible, and signal authenticity cannot be guaranteed. With the integration of prior knowledge about signal acquisition processes, such models can also be used in the medical field. In this thesis, we outline an acquisition scheme for a novel hybrid magnetic resonance (MR)/X-ray imaging system for the interventional environment and investigate the realization of parts of the scheme. Further, we investigate the concept of known operator learning, derive an implementation for operators in CT, and utilize the concept to enable the aforementioned hybrid MR/X-ray acquisition scheme. First, we investigate the possibilities and limitations for incorporating prior knowledge about the signal processing chain into machine learning algorithms. Using the universal approximation theorem (UAT), the benefits of mixing prior knowledge with neural networks are theoretically analyzed. Such a learning pipeline enriched with known operators allows the reduction of trainable parameters, and constrains the pipeline such that signal authenticity can be met, while the approximative power of deep learning (DL) can be utilized. In the course of the thesis, the concept is
implemented for the CT reconstruction and evaluated from a methodological and algorithmic point of view. The results show that CT operators can be integrated into neural networks allowing gradient flow through the whole pipeline. The experiments suggest that such mixed pipelines can be trained only with numerical data if designed specifically for the problem. Furthermore, an open-source software framework called PYRO-NN is developed to make these benefits accessible to a broader community. Second, we develop a novel hybrid MR/X-ray acquisition scheme for image-guided interventions. The scheme acknowledges the high contrast diversity of MRI and the benefits of fast, high-resolution X-ray imaging. The information provided by both modalities is captured in different domains, making a subsequent exploitation of the complementary signals difficult, and is identified as a major obstacle to fully benefit from the simultaneous hybrid acquisition. The proposed scheme results in multiple orthographic MR projections and, in one perspectively distorted X-ray projection per frame. In the course of the thesis, we first develop a novel tomographic conversion scheme to overcome the limitations of classical geometrical rebinning. The tomographic rebinning is derived and performed utilizing the known operator learning scheme to learn an efficient convolution-based algorithm for the conversion. The novel concept is first designed and comprehensively evaluated on the 1-D/2-D case against the baseline method. Subsequently, the tomographic rebinning concept is developed for the clinically relevant 2-D/3-D case. In the course of the experiments, we can show that the efficient convolution-based algorithm can be learned with purely numeric training data. The presented method overcomes the limitation of the baseline method and provides sharper and more distinct projection than the baseline method. Hence, the learned tomographic rebinning algorithm is promising for the proposed hybrid MR/X-ray acquisition scheme, and the underlying known operator learning concept encourages further integration of the acquisition and contrast parameters into the trainable pipeline. In general, the benefit of incorporating domain knowledge into neural networks is highly promising and is possible for various other tasks even beyond medical imaging.
Montagesysteme sind integraler Bestandteil des verarbeitenden Gewerbes, vor allem im deutschen Fahrzeug- und Maschinenbau. Im Fokus dieser Arbeit stehen komplexe Montageprozessketten (MPK) in der Großserienfertigung, die in jedem Prozessschritt mit mehreren Parametern in engen Prozessfenstern definiert sind und dort robust liegen. Dennoch treten Serienfehler auf, die nur sehr schwer zu entdecken sind. Einerseits liegen alle Parameter entlang der MPK innerhalb der Grenzen und weisen einen guten bis sehr guten Cp-Wert auf. Andererseits existieren Ereignisse in MPK, die zu Ausschuss führen, obwohl jeder Einzelprozess und deren Kennwerte hervorragend innerhalb der Toleranzgrenzen liegen.
Der Fokus dieser Arbeit liegt auf der prozessschritt-übergreifenden, datengetriebenen Auswertung von MPK. Im Rahmen von E|ASY-Class und E|ASY-Pat ist die Entdeckung von Wissen in Prozesskurven adressiert und die Prozessvisualisierung E|ASY-Heat erlaubt eine laufende Änderungsanalyse des Prozessverhaltens. Für die Analyse von MPK visualisiert E|ASY-Inter komplexe Wechselwirkungen zwischen Montageprozessen und den geprüft defekten Erzeugnissen in der Funktionserfüllung, um Fehlerursachen zu identifizieren. Spontane Änderungen mit schadhafter Auswirkung auf die Funktionserfüllung des montierten Erzeugnisses erkennt E|ASY-Event anhand der Signalausbreitung entlang komplexer Montagesysteme. Für die Detailanalyse unterstützt E|ASY-Curves mittels 3D-Darstellung die visuelle Auswertung von Prozesskurven.
Die Technologien der virtuellen und der augmentierten Realität bieten neben der stereoskopischen Visualisierung zusätzlich die Möglichkeit zum Einsatz natürlicher Benutzungsschnittstellen. Im Kontext der digitalen Produktentwicklung eröffnet sich hierdurch das enorme Potenzial, bisher per Computermaus und Tastatur ausgeführte Arbeitsschritte intuitiver, effizienter und effektiver zu gestalten. Dies ist besonders im Hinblick auf die Vorentwurfsgestaltung von großem Interesse, für die weder Handskizzen noch aktuelle CAD-Anwendungen optimal geeignete Werkzeuge darstellen.
Vor diesem Hintergrund wird eine Methode zur natürlichen Fingerinteraktion konzipiert, die auf einer Kombination aus physikalischer Simulation und heuristischen Verfahren fundiert. Um die Eignung natürlicher Interaktion im CAD-Kontext zu überprüfen, werden VR-basierte Methoden zur CAD-Baugruppenmodellierung und zur CAD-Vorentwurfsmodellierung erarbeitet. Die für die vorliegende Arbeit zentrale Methode zur Vorentwurfsmodellierung ermöglicht dem Anwender die Erstellung der Geometrie eines Vorentwurfs. Dabei können Grundkörper aus einem Baukasten durch natürliche Fingerinteraktion erstellt, verändert und über mengentheoretische Operationen verknüpft werden.
Die Evaluationsergebnisse der durchgeführten Nutzerstudien zeigen, dass natürliche Fingerinteraktion zur Anordnung von Objekten im Raum bei Aufgaben mit mehr als zwei Freiheitsgraden deutliche Effizienzvorteile im Vergleich zur Interaktion per Computermaus bietet. Auch die Baugruppenmodellierung und die Vorentwurfsmodellierung profitieren hinsichtlich der Effizienz und der Erlernbarkeit im Vergleich zu aktuell verwendeten Bedienschnittstellen deutlich. Zusammenfassend führen die Untersuchungen zu der Erkenntnis, dass die natürliche Fingerinteraktion für Arbeitsschritte der CAD-Modellierung im Kontext der Vorentwurfsgestaltsynthese signifikante Vorteile bietet.
Angesichts des demographischen Wandels und hohen Kostendrucks werden immer größere Anstrengungen unternommen, um Prozesse zu automatisieren.
Dafür werden vermehrt Multi-Robotersysteme (MRS) eingesetzt, in denen mehrere Roboter zeitgleich in einer Zelle agieren, um standardisierte und wiederkehrende Aufgaben effizient und vollautomatisch abzuarbeiten.
In der Automobilindustrie stellt dies aufgrund der hohen Komplexität in der Produktion eine große Herausforderung dar.
Einerseits besteht eine enorme kombinatorische Vielfalt bei der Prozessauslegung.
Dies beinhaltet die Aufteilung der Aufgaben auf die verfügbaren Roboter, die Festlegung der Bearbeitungssequenz und die Anpassung der Prozesseinstellungen.
Andererseits erweist sich aufgrund der engen und dynamischen Roboterarbeitsräume die Bewegungsplanung als äußerst rechenintensiv.
Ziel dieser Arbeit ist es daher, mit Hilfe von heuristischen Algorithmen den manuellen Aufwand für die Roboterprogrammerstellung zu minimieren und die Effizienz von Multi-Robotersystemen zu maximieren.
Die in dieser Arbeit vorgestellten Verfahren zielen auf Prozesse ab, in denen Roboter einen vordefinierten Pfad folgen müssen, um eine Aufgabe auszuführen.
Die Bewegungen zum Verbinden der Aufgaben können dahingegen auf einem beliebigen Pfad durchgeführt werden.
Für die Bewegungsplanung wird der Probabilistic-Roadmap-Algorithmus implementiert.
Dazu wird eine neue Abtaststrategie verwendet, um die Roboterarbeitsräume durch Graphen zu diskretisieren. Die vielversprechendsten Verbindungen zwischen den Aufgaben werden durch eine Metrik identifiziert und in einer Inzidenzliste abgespeichert.
Jede Verbindung wird zusätzlich während der Erstellung des Graphen durch Simulated Annealing weiter optimiert. Für die Bewegungsplanung ist eine schnelle und präzise Kollisionserkennung dargelegt.
Die oben genannte Problemformulierung wird in einem neuen Format beschrieben, wodurch sie auf ein Multiple-Depot-Multiple-Travelling-Salesmen-Problem (MDMTSP) mit einigen prozessspezifischen Nebenbedingungen abstrahiert werden kann.
Auf diese Weise lässt sich jede Meta-Heuristik ohne hohem Anpassungsaufwand für die Lösungsfindung heranziehen.
Für die Prozessoptimierung wird in dieser Arbeit eine neue Implementierung des genetischen Algorithmus angewendet, der in Kombination mit dem vorliegenden Format effizient eine Population mit gültigen Lösungen aufbaut.
Zur Verbesserung der Konvergenzeigenschaft des genetischen Algorithmus werden verschiedene Methoden erarbeitet.
Zum einen wird die Mutationsrate nach einer bestimmtem Vorschrift aktiv geregelt.
Zum anderem wird ein Reactive-Search-Ansatz verfolgt, der die Auswahl geeigneter Prozesseinstellungen bevorzugt.
Die Lösungsqualität des genetischen Algorithmus wird durch einen exakten Solver anhand eines Benchmark-Problems verifiziert.
Für den Lastausgleich werden Aufgaben in Abhängigkeit ihrer Position relativ zu den Roboterarbeitsräumen geclustert, um unvorteilhafte Aufteilungen von vornherein auszuschließen, bei denen sich die Roboter gegenseitig blockieren.
Die Algorithmen wurden auf ein reales Geschäftsproblem im Bereich der PVC-Versiegelung angewendet.
Hierdurch ließen sich kollisionsfreie und abfahrbare Roboterprogramme generieren, die den nicht wertschöpfenden Anteil der Prozesszeit um bis zu 17% reduzieren können.
Die Globalisierung und der damit einhergehende Konkurrenzdruck einerseits,aber auch neue Absatzchancen andererseits fordern u.a. auch in den Geschäftsbereichen Logistik und Produktion stetige Weiterentwicklung und Prozessverbesserungen, um in diesem globalen Markt bestehen zu können. Unter Schlagworten wie 'Internet of Things' (IoT) oder 'Cyber Physical Systems' (CPS) wird insbesondere seitens der IT-Branche die Auffassung vertreten, durch Einsatz solcher Technologien zu dieser Weiterentwicklung und Prozessverbesserung beitragen zu können. Ab den Jahren 2011 bzw. 2012 wurden speziell produzierenden Unternehmen,Maschinen- und Anlagenbauern und sonstigen Anbietern von Automatisierungstechnologien seitens der IT-Branche (und der deutschen Politik)unter dem Schlagwort 'Industrie 4.0' CPS-Technologien als ein potentiell wirksames Instrument angepriesen, um konkurrenzfähig zu bleiben.
Vor allem der Trend hin zu einer immer individuelleren und präziseren Befriedigung der Kundenwünsche führt entsprechend zu immer individuelleren Entwicklungsprozessen. Die überproportional steigende Anzahl technologischer Lösungskomponenten, die zudem in sich in vielen Varianten konfiguriert werden können, sind Ausdruck dieser individuelleren Entwicklungsprozesse. Aus dieser dadurch entstehenden hohen Komplexität ergibt sich die Herausforderung, eben jene Komplexität im Entwicklungsprozess noch beherrschen zu können und insbesondere im Dialog zwischen Technologieanwender und Technologieanbieter auf eine systematische und beiderseits verständliche gemeinsame Diskussionsgrundlage setzen zu können.
Die vorliegende Arbeit geht daher auf grundlegende Weise der Frage nach, auf welche Art und Weise Technologien als auch Anwendungsszenarien solcher Technologien beschrieben und gegliedert werden sollten, um systematische Entwicklungsprozesse optimal zu unterstützen. Darauf aufbauend werden abhängig von der Art und Weise der gefundenen Klassifikationsstrukturen entsprechende Entwicklungsprozesse abgeleitet, mit denen eine möglichst transparente systematische Suche komplexer technischer Lösungsarchitekturen für einen gegebenen Anwendungsbereich oder auch die Suche geeigneter Anwendungsbereiche für innovative Technologien möglich sein soll. Adressaten dieser Arbeit sind vor allem IT- bzw. Entwicklungsabteilungen insbesondere in Unternehmen aus Produktion
und Logistik, sowie Forschungseinrichtungen, die technische Innovationen für den Produktions- bzw. den Logistiksektor entwickeln.
Als Ergebnis dieser Arbeit konnte zunächst ein auf Einzelwirkungen basierender Systementwicklungsansatz gefunden werden, auf dessen Grundlage eine erste Partonomie von Wirkungen entwickelt wurde. Neben dieser Partonomie konnte im Rahmen dieser Arbeit eine Struktur zur systematischen Erhebung sog. wirkungsbezogener Anforderungen vorgeschlagen werden. Aufsetzend auf die Partonomie als auch auf die Struktur wirkungsbezogener Anforderungen konnte mittels methodischer Ansätze aus dem Bereich des Operations Research ein Lösungsansatz skizziert werden, mit der eine systematischere und teilautomatisierbare Entwicklung einer technischen Lösung für ein Anwendungsszenario im Grundsatz möglich erscheint. In Ansätzen konnte sowohl die Tauglichkeit der Partonomie, der wirkungsbezogenenen
Anforderungsstruktur als auch des Entwicklungsverfahrens erläutert und verprobt werden. Der auf Einzelwirkungen basierende Entwicklungsansatz
entzieht sich jedoch wesentlich der manuellen Prüfbarkeit, womit diese Arbeit eine Reihe von relevanten Anschlussarbeiten eröffnet, die sich der weiteren Formalisierung und der Implementierung des wirkungsorientierten Entwickelns widmen müssen.
The Stroop Room : A Wearable Virtual Reality Stress Laboratory Based on the Electrocardiogram
(2020)
According to the World Health Organization, stress-related problems and diseases will be one of the major healthcare problems in this decade. Prolonged exposure to stress has been found to reduce immune system functioning and promote secondary diseases like hypertension, arrhythmias, and stroke.
In order to combat this development, the relatively young field of stress research needs tools to assess stress levels and reactivity parameters in large populations to advance research especially with respect to work-related stress management.
Existing stress research methods like the Trier Social Stress Test (TSST) are unsuitable for such endeavors, as they cannot easily be applied at scale.
This work introduces a wearable, in-the-wild usable stress laboratory approach. Its prototypical implementation, from wearable-based biosignal recording device up to virtual reality-enhanced mobile stress recognition toolbox, can be used to assess and classify stress and the stress response of users within minutes at scale, without requiring complicated and expensive laboratory evaluations.
Finite Element Method for the Prediction of Flow-induced Sound Radiated from Rotating Systems
(2020)
With increasing number of electrical devices, e.g. air conditioning systems,
used in homes and offices, noise pollution is becoming a more and more
relevant topic. A large amount of this noise is generated by turbulent flow.
If one wants to reduce the flow-generated noise in rotating devices - such
as fans, impellers, or compressors - one needs to understand the
mechanisms of noise generation in these technical systems. Consequently, one
can optimize the device's geometry not only with respect to performance, but
also with respect to noise. Often simulations are conducted in order to obtain
a better understanding of noise generation, since measurements at fast moving objects are difficult to carry out.
The aim of this work is to develop a numerical method that is able to predict blower noise for industrial application in an early development stage of the product. Two requirements arise from this goal. Firstly, the method needs to be accurate enough to produce valuable results so that physical prototypes can be replaced with virtual prototypes. Most importantly, the effect of casing and installation of the device on the sound propagation needs to be accounted for correctly. Secondly, the method needs to provide a reasonable performance in terms of speed, so that the evaluation of different blower designs with respect to noise emission can be efficiently used in a product development cycle.
The approach presented here is a hybrid aeroacoustic method using Lighthill's acoustic analogy. The inhomogeneous linear wave equation using Lighthill sources was solved using the Finite Element method. In order to account for the rotation of the impeller, a domain decomposition was applied to separate the moving parts from the stationary parts of the model. The correct exchange of sound waves between moving and stationary parts of the computational grid was ensured by application of the Mortar Finite Element method. A modified Mortar method was derived that provided a stable numerical solution due to energy conservation at the interface between moving and stationary grid. The method was validated against a semi-analytic solution of a rotating ideal acoustic monopole source in a quiescent medium. The time signal computed by the Mortar method showed a relative error of approx. 0.5% compared to the semi-analytic solution. It was shown that the method accounts for reflection of sound waves at the rigid surfaces of a blower's casing and impeller.
The new method was applied to a real blower design, for which measurement data of the sound emission was available. A CFD simulation of the blower was performed. Its solution was used to compute the flow-induced sound sources according to the Lighthill analogy. These sound sources were then used to compute the sound generation and propagation in the device. The main mechanisms of sound generation could be identified and decent agreement with the measured sound pressure levels was found. The objective of an efficient numerical method for sound propagation was achieved, as the time required for the acoustic computation amounted for less than 4% of the time spent for the CFD simulation.
Der digitale Wandel stellt neben der Globalisierung heutzutage eine große Herausforderung für Unternehmen dar. Die Ingenieure sind in diesem Wandel mit neuen Anforderungen an die technischen Produkte und stetig steigender Produktkomplexität konfrontiert. Trotz der vielseitigen Methoden und Werkzeuge, die den Ingenieuren zur Verfügung stehen, können häufig die Einflüsse auf abweichende Produkteigenschaften nicht benannt werden, wodurch die virtuelle Eigenschaftsabsicherung in der Produktentwicklung verhindert oder zumindest erschwert wird. In den vergangenen Jahren haben Methoden aus dem Bereich des maschinellen Lernens ihren Weg in die Produktentwicklung gefunden. Die maschinellen Lernmethoden ermöglichen die Identifikation von Zusammenhängen und Tendenzen in großen Datensätzen. Allerdings fehlt den Produktentwicklern zum einen die Methodenkompetenz zur Entwicklung und Durchführung von Analysen mittels maschineller Lernmethoden. Zum anderen ist Wissen zur vorangestellten Datenaufbereitung und zur Kontextualisierung der identifizierten Muster notwendig. In der vorliegenden Arbeit wird ein Konzept für ein wissensbasiertes Assistenzsystem zur Unterstützung der datengetriebenen Produktentwicklung und dessen Umsetzung vorgestellt. Mithilfe von maschinellen Lernmethoden und deren Integration in bestehende Produktentwicklungsprozesse wird das Potential der datengetriebenen Analysen im Kontext der Eigenschaftsabsicherung offengelegt.
Cyclic motions such as walking, running or cycling are common to our daily lives. Thus, the analysis of these cycles has an important role to play within both the medical field, e.g. gait analysis, and the fitness domain, e.g. step counting and running analysis. For such applications, inertial sensors are ideal as they are mobile and unobtrusive. The aim of this thesis is to capture cyclic motion using inertial sensors and subsequently analyse them using machine learning techniques.
A lack of realistic and annotated data currently limits the development and application of algorithms for inertial sensors under non-laboratory conditions. This is due to the effort required to both collect and label such data. The first contributions of this thesis propose novel methods to reduce annotation costs for realistic datasets, and in this manner enable the labelling of a large benchmark dataset. The applicability of the dataset is demonstrated by using it to propose and test a robust algorithm for simultaneous human activity recognition and cycle analysis. One of these methods for reducing annotation costs is then deployed to develop the first mobile gait analysis system for patients with a rare and heterogeneous disease, hereditary spastic paraplegia (HSP).
Thus, machine learning algorithms which set the state-of-the-art for cycle analysis using inertial sensors were proposed and validated by this thesis. The outcomes of this thesis are beneficial in both the medical and fitness domains, enabling the development and use of algorithms trained and tested in realistic settings.
Gait analysis is important for the investigation of gait progression and the development of therapies in disorders characterized by gait impairments, such as Parkinson's disease (PD), Huntington disease (HD), and Spinal Cord Injury (SCI). Describing gait quantitatively helps researchers to analyze gait impairment in a more consistent, reliable, and precise manner compared to qualitative description. For this reason, apparatus and computation methods are continuously developed for both clinical and preclinical studies using animals.
One of the gait analysis apparatus for rodents is called CatWalk. The system is equipped with a transparent glass floor walkway, where rodents can walk from one to the opposite end. Using a camera located under the walkway, the system records a video, which contains the information of the paw contact positions. Based on the recorded video, this CatWalk system computes several gait parameters.
Here, several computational methods that enrich the information extracted from CatWalk data are presented. These methods improve the outcome of the current Catwalk data acquisition by providing methods in identifying gait patterns related to PD, providing a silhouette-length-based intra-assay scaling method, an initial data analysis method, and a parametric gait recovery progression score for rat SCI models.
In modern sports, often digitalized sensor systems are applied to monitor amateur and professional athletes. Since latest advances in miniaturization of electronic components and data analysis techniques opened new possibilities in sensor design, tiny measurement devices can easily be integrated into any kind of sports equipment or body-worn accessories. These Wearables have become essential as important data source for state-of-the-art movement analysis and performance indication to support and assess athletes during training and competition.
This thesis presents methods and approaches to enable the analysis of wearable data in the field of table tennis. On the one hand, this sport is characterized by a wide range of various playing styles and technical opportunities, making it a rewarding area of research. On the other hand, digitalization in table tennis is still slowly progressing.
In order to benefit from the advantages of Wearables in table tennis, this thesis introduces a training and support system comprising of an instrumented racket, multiple analysis algorithms and a feedback application running on a mobile device.
C-arm Cone-Beam Computed Tomography Reconstruction for Knee Imaging under Weight-Bearing Conditions
(2020)
Medical imaging is essential for the assessment of osteoarthritis and the overall
knee health. For that purpose, radiographs of the knees of standing patients are
acquired commonly. These suffer, however, under projective transformation and
thus do not allow conclusions to be drawn about the complex 3-D joint anatomy.
Conversely, compared to many 3-D capable imaging modalities, imaging under load is
easily feasible using X-rays. This is beneficial, since it has been shown that this reflects
the knee joint under more realistic conditions. Recently, a 3-D imaging protocol has
been proposed that enables cone-beam computed tomography (CBCT) reconstruction
of the knees acquired under weight-bearing conditions. To this end, the C-arm rotates
on a horizontal trajectory around the standing patient. Involuntary patient motion
and scattered radiation deteriorate the reconstructions’ image quality substantially. In
this thesis, novel concepts and methods are proposed to further develop this imaging
protocol in order to improve the reconstructions.
In a first approach, a primary modulator-based scatter correction method has been
transferred on a clinical C-arm CBCT system. The method is a suitable candidate
to be applied to projection images of the knees, since it is capable of estimating
heterogeneous scatter distributions. To this end, extensions to an existing method
have been developed to compensate for the system wobble and the automatic exposure
control of the C-arm systems. In multiple experiments, it is demonstrated that the
primary modulator method works on clinical C-arm scanners and also for imaging
under load.
A current state-of-the-art motion estimation method is based on metallic fiducial
markers that are placed on the patient’s skin. The marker placement is, however, a
tedious and time-consuming process. To this end, two marker-free alternatives are
proposed. In a first attempt, a range camera is utilized to track the patient surface
simultaneous to a CBCT image acquisition. Using point cloud registration of the
acquired depth frames, transformations can be computed that correspond to the
patient motion, which directly can be integrated into the image reconstruction. In a
simulation study, comparable results to the marker-based method could be achieved.
Yet, initial real data experiments on a clinical scanner did not achieve satisfying
image quality, even though part of the motion could be estimated. Therefore, the
promising results make this method to a pre-cursor to future research. Although this
method is marker-free, a prepared environment is required. Hence, another purely
image-based motion estimated approach has been investigated. The idea is to replace
the positions of the fiducial markers with the ones of anatomical landmarks present
in the projections. Anatomical landmark detection in X-ray images from different
directions is difficult and, to the best of our knowledge, has not been investigated yet.
For this purpose, a novel deep learning-based approach has been developed. In a first
evaluation, the method was tested on X-ray images of the pelvis. Here, it could be
demonstrated that the detection accuracy sufficed to initialize a 2-D/3-D registration.
Subsequently, the approach is transferred to knee projection images, where the good
detection results served as input for the motion estimation. Despite limited results on
real data acquisition, the achieved improvements of the image quality are an indicator
for a successful future application for motion estimation.
In ancient China, symbols and drawings captured on bamboo and wooden slips were used as main communication media. Those documents are very precious for cultural heritage and research, but due to aging processes, the discovered pieces are sometimes in a poor condition and contaminated by soil. Manual cleaning of excavated slips is a demanding and time-consuming task in which writings can be accidentally deleted. To counter this, we propose a novel approach based on conventional 3-D X-ray computed tomography to digitize such historical documents without before manual cleaning. By applying a virtual cleaning and unwrapping algorithm, the entire scroll surface is remapped into 2-D such that the hidden content becomes readable. We show that the technique also works for heavily soiled scrolls, enabling an investigation of the content by the naked eye without the need for manual labor. This digitization also allows for recovery of potentially erased writings and reconstruction of the original spatial information.