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Dieser wissenschaftliche Beitrag befasst sich zunächst mit der Betrachtung von neuartigen und nachhaltigen Antriebs- und Kraftstoffkonzepten für den Einsatz in der Luftfahrt, die zum Erreichen der hochgesteckten Klimaschutzziele auf nationaler, europäischer und internationaler Ebene beitragen sollen. Um die Energieversorgung dieser Luftfahrzeuge gewährleisten zu können, wurde ein Tankstellensystem beispielhaft für den Flugplatz Schönhagen konzipiert, welches Strom, Wasserstoff und Power-to-Liquid-Kraftstoff für Elektro-, Wasserstoff- und Luftfahrzeuge mit konventionellem Verbrennungsmotor sowie für Hybridflugzeuge zur Verfügung stellen soll. Ziel dieses Konzeptes ist die komplette Eigenproduktion der Kraftstoffe auf dem Flugplatz. Hierzu wurden rechtliche, wirtschaftliche und vor allem technische Voraussetzungen untersucht und ausgewertet sowie Berechnungen bezüglich der benötigten Kraftstoff- und Stromkapazitäten durchgeführt.
Ridepooling stellt eine viel diskutierte Mobilitätsform dar. Ad-hoc und in der Regel von mobilen Endgeräten übermittelte Fahrtwünsche einzelner Fahrgäste werden bedarfsgesteuert, fahrplanfrei und vollflexibel zu möglichst effizienten, geteilten Fahrten gebündelt, welche im Regelfall mit Vans oder Kleinbussen durchgeführt werden. Sowohl aus Betreibersicht als auch insbesondere aus der Sicht von Genehmigungsbehörden stellt sich dabei die Frage nach der betrieblichen Effizienz von Ridepooling-Systemen, welche nicht zuletzt für die Bewertung der Konformität zu öffentlichen Verkehrsinteressen, speziell einer effizienten Nutzung öffentlicher Verkehrsinfrastruktur, relevant sein können. In diesem Zuge werden teilweise auch bereits Aspekte wie Umwegfaktor, Besetzungsgrad und Leerkilometeranteil diskutiert. Im vorliegenden Beitrag werden diese Aspekte als ein Teilergebnis der Arbeit des FGSV-Arbeitskreises 1.6.1 "Verkehrliche Anforderungen an Ridepooling-Systeme" zu einem Kennzahlensystem zusammengefügt, die vollständigen Ausführungen finden sich dabei in Liebchen et al. (2020).
Die Entwicklungsabteilungen der Automobilbranche müssen sich heutzutage großen Herausforderungen stellen. In Zeiten von enormen Kosten- und Zeitdruck gilt es Gesamtsysteme, Baugruppen oder Einzelkomponenten wie z. B. Airbags, Rückfahrkameras, Türschloss- oder Sitzsysteme möglichst ressourcenschonend und effizient zu entwickeln bzw. zu optimieren. Hinzu kommen Faktoren wie Leistungsfähigkeit, Energieeffizienz, Qualität, Zuverlässigkeit und positive Umwelteigenschaften, die über den Erfolg eines Produkts entscheiden. Damit Ingenieure diesen Anforderungen gerecht werden können, müssen leistungsstarke Ressourcen und Infrastruktur bereitstehen, die auf einer agilen IT-Struktur basieren.
Daten liegen in modernen Fahrzeugen in einer großen Menge vor. Die Daten, welche die Sensoren des Fahrzeuges erzeugen, werden über Bus-Systeme zentral zur Verfügung gestellt und für die jeweiligen Anwendungen von den Steuergeräten ausgewertet. Nach diesem Einsatz werden die Sensordaten verworfen. Eine Herausforderung an die Verwendung jener Daten sind die Historisierung und systematische Auswertung dieser. Dafür werden Data-Mining-Methoden angewandt, welche die internen sowie die externen Daten (Car2X-Kommunikation) in Echtzeit auswerten und mit dem digitalem Gedächtnis abgleichen. Ziel dessen ist die Erkennung von Mustern, zur Identifikation von Situationen (z.B. Verkehrsunfall) und Fahrzuständen (z.B. Autobahnfahrt). Als Ergebnisse sollen der Komfort der Insassen und die Sicherheit des Straßenverkehrs verbessert werden. Potentiell bedrohliche Situationen sollen dabei vor dem Eintreffen erkannt werden, um Fahrer und Fahrzeug entsprechend zu konditionieren.
Das Vorhaben zielt konkret auf ein Echtzeit-Data-Mining von Fahrzeugdaten ab. Dabei wird Stream-Machine-Learning als möglicher Lösungsansatz verwendet, da große Datenmengen vorhanden sind und diese in Echtzeit ausgewertet werden müssen, um potentiell bedrohliche Situationen frühzeitig zu erkennen. Der klassische Batch-Learning-Ansatz ist dazu nicht geeignet, da jener alle Daten mit einmal verarbeiten will. Stream-Machine-Learning kombiniert das Konzept von Datenströmen mit dem Online-Lernen. Dadurch verwendet der Ansatz nur die im Stream empfangenden Daten und zudem lernt er während des Betriebs weiter. Nach jeder verarbeiteten Instanz ist es dem Algorithmus möglich ein Modell auszugeben bzw. das vorhandene Modell wird weiter trainiert. Ein selbstständiges Lernen wird ermöglicht.
Für die Umsetzung ist eine Toolchain erstellt worden, die das Vorhaben mit vom Fahrzeug erzeugten und über die OBD2-Schnittstelle bereitgestellten Datensätzen simuliert darstellt. Dabei ist besonderes Augenmerk auf die Komptabilität zu in Fahrzeugen genutzten Betriebssysteme (Linux, Autosar [WaPa12]) gelegt, damit eine Migration gewährleistet wird.
In dieser Bachelorarbeit wurde ein Entwicklerboard – die „DevBox“ – als Erweiterung des Tischroboters „ROS-E“ konzipiert, um die Erprobung und Entwicklung neuer Hardware des Roboters zu vereinfachen und zu beschleunigen. Zudem soll die DevBox den Zugang zu ROS-E für Neueinsteiger und für die Lehre erleichtern.
Es wurden diverse Anforderungen an die DevBox bezüglich der Hardware und Software auf Grundlage von Anwendungsfällen der Entwickler von ROS-E aufgestellt. Das resultierende Konzept umfasst ein Modell für den Bau einer DevBox, welches auch eigens entwickelte Leiterplatten für eine bessere Ergonomie bei der Entwicklung enthält. Die konzipierte Software der DevBox beschreibt Lösungen für die Anbindung diverser Hardwareschnittstellen wie GPIO, I2C und SPI und von Smart Home Geräten via EnOcean, ZigBee und Z-Wave über die DevBox und wie diese mit dem Roboter ROS-E verwendet werden können.
Anhand eines ersten Hardwareprototypen der DevBox konnten grundlegende Funktionen der Software implementiert und erfolgreich getestet werden. In weiteren Schritten soll die DevBox gebaut und für die Weiterentwicklung von ROS-E eingesetzt und finalisiert werden.
Entwicklung eines autarken Intrusion Detection Systems (IDS) mit fahrzeugbasierten Crowd-Ansatz
(2017)
Aktuelle Fahrzeugnetzwerke (CAN, MOST, LIN, FlexRay, Ethernet, etc.) bildeten bisher ein durch die Fahrzeugabmessungen begrenztes eigenständiges Ökosystem. Mit der zunehmenden Vernetzung von Fahrzeugen ändert sich dies seit geraumer Zeit. Fahrzeuge werden immer mehr zu digitalen Kommunikationsobjekten, die ihre Daten mit Backendsystemen oder anderen Fahrzeugen austauschen.
Viele Unternehmen in der Automobilindustrie sehen sich zunehmend Gefahren ausgesetzt, die bisher aus der Welt der globalen IP Vernetzung bekannt waren, der Gefahr von Hackerangriffen. Die zunehmende Vernetzung von Fahrzeugen durch
• Einführung mobiler Online Dienste
• Einführung von kostenpflichtigen Funktionalitäten und Services
• Gesetzmäßig vorgeschriebene Einführung des emergency calls (eCall)
• Vorbereitung der Schnittstellen in Richtung des autonomen Fahrens
führt dazu, dass die Fahrzeuge in immer stärkerem Maße mit ihrer Umgebung kommunizieren. Diese neu geschaffenen Schnittstellen können im Falle vorhandener Schwachstellen von Angreifern ausgenutzt werden, so dass Fahrzeugfunktionen im Sinne des Angreifers manipuliert werden können.
Während HTTP bzw. HTTPS Verbindungen über die Luftschnittstelle relativ gut über etablierte Verfahren abgesichert werden können, findet man im Netzwerkverkehr im Fahrzeug, historisch bedingt, kaum derartige Sicherheitskonzepte. Diese Schachstellen wurden von OEMs und Tier1s bereits identifiziert, deshalb versucht man aktuell auch innerhalb des bestehenden Fahrzeugnetzwerkes Verschlüsselungstechnologien einzusetzen. Diese setzen sich allerdings noch zögerlich durch und führen ohnehin nur dazu, dass sich das Problem von Cyberangriffen auf eine höhere Komplexitätsstufe verschiebt, das grundsätzliche Problem bleibt nach wie vor bestehen.
This repository contains various short driving scenarios of our vehicle fleet in 1:14 scale. These are part of our digital learning factory "Wildauer Maschinen Werke" (www.th-wildau.de/wmw) and are used for the development of autonomous driving functions. The data is recorded in the form of Rosbags in the underlying robotic operating system (www.ros.org) and can be played in their own ROS server instances, whereby the recorded journeys of the vehicles can be simulated and used for their own developments. The scenarios contain short driving scenarios with so-called ROS topics. This includes engine and steering control and frontal distance measurements of an ultrasonic sensor. Videos are also provided for each scenario for a better overview.
It is the 1st generation. Towards the end of 2020, data sets will follow that additionally contain camera data, GPS coordinates and speed as well as laser scanner data.
FrostByte Dataset
(2021)
It is with great pleasure that we announce the release of the “Frost Byte” dataset. The dataset was collected during research on fault detection and diagnosis (FDD) approaches and their transferability to heterogeneous systems of industrial refrigeration systems at the Technical University of Applied Sciences Wildau. The data collection took place between 2018 and 2019 and is intended to supplement the ASHRAE 1043-RP dataset (Comstock & Braun, 1999), which has been the only publicly available data source in this area to date. For comparison purposes, the method of data collection was chosen similarly, whereby this dataset collection was carried out using a ~ 100 kW refrigeration capacity ammonia system with plate heat exchangers.
The dataset contains steady-state data equally sampled from five classes:
1. Normal (fault-free operating condition)
2. Reduced Condenser Water Flow
3. Reduced Evaporator Water Flow
4. Non-Condensable Gases
5. Refrigeration Leak
Each class was investigated under changing operational conditions and varying fault severity levels (SL).
Aufregung am Reisemarkt – die Billigflieger kommen! Fluggesellschaften, die nach dem Prinzip der ALDI-Discountmärkte operieren – kein Duft der großen weiten Welt, keine Dekoration, kein Schnickschnack an Bord oder am Boden. Die Experten sprechen von „No-Frills-Airlines“ – wörtlich „Ohne-Firlefanz-Fluggesellschaften.“ Die Preise für einen Flug innerhalb Europas sind bei EasyJet, HapagLloyd Express oder German Wings oft billiger als das Taxi zum Flughafen. Kann das auf Dauer funktionieren? Was sind die Folgen für die konventionellen Fluggesellschaften? Für den Bodenverkehr? Für die Umwelt? Für mich als Kunden? Diese Aufregung wird von Emotionen angefeuert. Auf der einen Seite herrscht Begeisterung bei den Reisenden: Studenten können selbst mit Bafög-Budget nach München oder London jetten – früher ein unbezahlbarer Luxus für die Superreichen (und die Airline-Angestellten). Auf der anderen Seite stehen Angst und Sorge. Sind die Billigflieger sicher? Können sie die Infrastruktur der Flughäfen und Flugsicherung mitfinanzieren? Werden Lufthansa oder die Bahn in den Ruin getrieben? Geben die zusätzlichen Flugzeuge der Erdatmosphäre den Todesschuss?
The combination of the graphic based developping system LabView with field bus elements allows to find high effective solutions in process and laboratory automation. For one kind of field bus elements, the ADAM-modules from Advantech, the connection to LabView was realized in the Windows 95 environment. Further researches and applications will allow remote monitoring and remote control via intranet and internet.