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Diese Masterarbeit befasst sich mit der Recherche zum Thema Emotionserkennung, der Konzeption einer hybriden Emotionserkennung und der prototypischen Implementierung des Konzepts für den Tischroboter ROS-E.
Die Recherche zeigt, dass die Emotionserkennung auf Basis von verschiedenen Eingaben erfolgen kann. Es wurde sich auf die drei Eingabeströme Bild, Ton und Text konzentriert, da diese praktikabel für die Implementierung auf einen humanoiden Roboter sind. Zu jedem dieser Eingabeströme wurden Dienste, Open-Source-Software und Ansätze untersucht.
Aufgrund dieser Erkenntnisse wurde eine Anwendung entwickelt, welche ein hybride Emotionserkennung durch die Eingabe eines Textes und einer Bild-Datei durchführt. Hierzu wurden die Dienste zur Emotionserkennung von Microsoft Azure und IBM Watson genutzt. Die Anwendung wurde in Python implementiert.
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).