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Untersuchung zur Lösbarkeit der Rückwärtskinematik eines 6-DOF Roboter mit einem neuronalen Netz
(2022)
Das Berechnen der inversen Kinematik ist komplex und muss für jeden Robotertyp individuell gelöst werden. Da ein Manipulator ohne die Rückwärtskinematik, die die erforderlichen Achsvariablen für eine Ziellage ermittelt, in der Praxis nicht verwendet werden kann, ist dieses Problem elementar in der Robotik. In dieser Arbeit wird der Ansatz zur Lösung der inversen Kinematik mit einem neuronalen Netz für einen Roboter mit sechs Freiheitsgarden untersucht. Dabei ist besonders darauf zu achten alle Mehrdeutigkeiten der inversen Kinematik beim Training zu berücksichtigen, da sonst das Kriterium des Determinismus zwischen Inputs und Outputs verletzt wird, was verhindert, dass ein Netz für das Problem trainiert werden kann. Es hat sich gezeigt, dass der Optimierungsalgorithmus Adams ebenso gute Ergebnisse wie der Scaled Conjugated Gradient erzielt. Die in Tensorflow verwendete typischen Aktivierungsfunktion Tangens hyperbolicus, weist im Vergleich zu anderen untersuchten Aktivierungsfunktionen, die in Tensorflow implementiert sind, die beste Performance auf. In MATLAB hingegen weist die Log sigmoid Aktivierungsfunktion die beste Performance von den implementierten Aktivierungsfunktionen auf. Zusätzlich verringert das Einschränken der Achsvariablen auf die tatsächlichen Achsbeschränkungen beim Trainieren des Netzes, sowohl den Netzwerkfehler als auch die Datenmenge, die benötigt wird, damit das Netz gut generalisiert. Abschließend stellt sich heraus, dass die trainierten Netze keine Praxistauglichkeit aufweisen, da der erzielte Netzwerkfehler zu groß ist. Da alle Mehrdeutigkeiten durch geometrische Analyse ausgeschlossen sind und ein ausreichend großer Datensatz verwendet wurde, kann mit den hier vorgestellten Ansätzen das Ergebnis nur durch komplexere Netze und damit mehr Daten verbessert werden. Andere Ansätze die zusätzliche Informationen zur Berechnung der Achswinkel zur Verfügung stellen könnten zudem auch bessere Ergebnisse erzielen. Darüber hinaus könnte es sinnvoll sein, Ansätze zu untersuchen, die sich die Achsbeschränkungen zunutze machen.
This thesis aims to support the product development process. Therefore, an approach is developed, implemented as a prototype and evaluated, for automated solution space exploration of formally predefined design automation tasks holding the product knowledge of engineers. For this reason, a classification of product development tasks related to the representation of the mathematical model is evaluated based on the parameters defined in this thesis. In a second step, the mathematical model should be solved. A Solver is identified able to handle the given problem class.
Due to the context of this work, System Modelling Language (SysML) is chosen for the product knowledge formalisation. In the next step the given SysML model has to be translated into an object-oriented model. This translation is implemented by extracting information of a ".xml"-file using the XML Metadata Interchanging (XMI) standard. The information contained in the file is structured using the Unified Modelling Language (UML) profile for SysML. Afterwards a mathematical model in MiniZinc language is generated. MiniZinc is a mathematical modelling language interpretable by many different Solvers. The generated mathematical model is classified related to the Variable Type and Linearity of the Constraints and Objective of the generated mathematical model. The output is stored in a ".txt"-file.
To evaluate the functionality of the prototype, time consumption of the different performed procedures is measured. This data shows that models containing Continuous Variables need a longer time to be classified and optimised. Another observation shows that the transformation into an object-oriented model and the translation of this model into a mathematical representation are dependent on the number of SysML model elements. Using MiniZinc resulted in the restriction that models which use non-linear functions and Boolean Expressions cannot be solved. This is because the implementation of non-linear Solvers at MiniZinc is still in the development phase. An investigation of the optimally of the results, provided by the Solvers, was left for further work.
Business Intelligence (BI) beschreibt den Bereich, der für die Auswertung betrieblicher Geschäftsdaten verantwortlich ist und von Unternehmen jeder Größe verwendet wird. Die erhaltenen Informationen unterstützen die Entscheidungsfindung von Unternehmen und können sich positiv auf die Geschäftsentwicklung auswirken. Die Hexagon Geosystems hat seit mehreren Jahren Lösungen im Einsatz, mit welchen die systematische Analyse von Geschäftsdaten abgewickelt wird. Für Unternehmen dieser Größe sind leicht zugängliche und benutzerfreundliche BI-Lösungen unerlässlich - über die Jahre und der wachsenden Menge an Analysen und Berichten haben sich aber Probleme in der Verwendung und Verständlichkeit gebildet, welche im Rahmen dieser Masterarbeit untersucht werden.
Zum Beginn werden die theoretischen Inhalte der Arbeit erläutert und eine Wissensgrundlage geschaffen. Aus der in der Ist-Analyse gegebenen Beschaffenheit im Unternehmen werden die Probleme der aktuellen Lösung im Rahmen einer Problemerläuterung aufgewiesen. Die daraus resultierenden Erkenntnisse bilden die Grundlage für die Konzipierung eines Proof of Concepts in den darauf folgenden Kapiteln. In dem Proof of Concept wird ein Vorschlag für ein Baukastensystem zur Erstellung von Berichten und dessen Dokunentationen präsentiert. Eine mittels der System Usability Scale durchgeführten Evaluation zeigte, dass eine benutzungsfreundliche Applikation entstanden ist, welche neben Vorteilen für die Endanwender des Business Warehouses auch Vorteile für die Administratorinnen bei der Erstellung von Berichten mit sich bringt. Eine Zusammenfassung und ein abschließender Ausblick weist diverse Arbeitsschritte auf, welche zur Integration der Applikation in die produktive Landschaft des Unternehmens benötigt werden.
Die Digitalisierung von Unternehmen und deren Produktionsanlagen bringen neue Bedrohungsformen mit sich, die zielorientierter ausgerichtet sind und mehrere Computersysteme gleichzeitig betreffen. Klassische Schutzmechanismen wie Firewalls, Anti-Viren-Systeme und IDS sind zumeist signatur- oder muster-basiert und können diese komplexen Bedrohungsformen nicht effizient erkennen. Die verwendeten Signaturen und Muster können durch Angreifer einfach umgangen werden. Darüber hinaus sind gezielte und komplexe Angriffe nur durch die Verknüpfung von Informationen mehrerer Computersysteme identifizierbar.
In den letzten Jahren wurden daher verstärkt anomalie-basierte IDS entwickelt und eingesetzt, die anhand selbstlernender Algorithmen das normale Verhalten von mehreren miteinander vernetzten Computersystemen erlernen und Abweichungen zum normalen Verhalten identifizieren. Hierzu verwenden die Algorithmen Log- und Monitoringdaten der Anwendungsschicht von verschiedenen Computersystemen und Anwendungen. Der Zugriff auf die Logdaten zur weiteren Analyse ist jedoch kompliziert, weil sie nicht an einer zentralen Stelle zusammenlaufen und es keine allgemein anerkannten Standards für die Erzeugung und Übertragung von Logdaten existieren.
Infolgedessen wird in dieser Arbeit ein zentrales Log-Management-System in eine Produktionsumgebung eingeführt, die verschiedene IT-Komponenten und Komponenten einer realen Güterproduktion beinhaltet. Zudem werden Logdaten verschiedener heterogener Datenquellen auf diesem System zentral aggregiert. Neben der Einführung eines Standards für die Struktur und Übertragung der Logdaten von den einzelnen Datenquellen auf das Log-Management-System, werden Logdaten auf ihre Relevanz hinsichtlich der Erkennung von Anomalien und der Abbildung des Systemverhaltens analysiert. Diese Arbeit beinhaltet zudem fortgeschrittene Bedrohungsszenarien, die für die Evaluation der IDS verwendet werden können und stellt somit eine Grundlage für eine zukünftige Analyse der Logdaten durch IDS dar.
Beim Online-Lernen ist es wichtig, angemessenes Feedback zu geben, damit der Schüler aus seinen Fehlern lernen und sich weiterbilden kann. Oft besteht Feedback nur aus ungenügenden Informationen, wie etwa nur aus den Worten „Richtig“ oder „Falsch“, mit denen der Schüler nicht viel anfangen kann und somit nicht aus seinen Fehlern lernen kann. Ein gutes Feedback bei inkorrekten Antworten enthält wichtige Informationen, warum eine Antwort oder Aktion falsch ist und wie sie verbessert werden kann. Bei korrekten Antworten ist ein Lob oder eine Anerkennung der richtigen Antwort ebenfalls fördernd.
In dieser Arbeit wird das Feedback des Systems XData, welches für das Erlernen von SQL (Structured Query Language) genutzt wird, verbessert. Dazu wird das aktuelle System beschrieben, um das aktuelle Feedback bei SQL-Queries beurteilen zu können. Um das aktuelle Feedback angemessen verbessern zu können, wird ein Einblick in die Themen Lernen und Feedback gegeben. Die aus den beiden Themen gewonnen Eindrücke und Erkenntnisse werden bestmöglich für das zu verbessernde Feedback genutzt. Um das System und sein Feedback beurteilen zu können, sowie das verbesserte Feedback bewerten zu können, werden verschiedene SQL-Queries (Abfragen) verwendet. Es wird die Implementierung des Feedbacks durch ein Textbausteinsystem beschrieben und die verschiedenen Feedback-Fälle vorgestellt. Abschließend werden die Resultate beschrieben und beurteilt, sowie über die Ausblicke des Systems diskutiert.
In dieser Arbeit werden verschiedene Augmented Reality Tools analysiert und getestet, um eine Brandmeldezentrale zu erkennen und auf dieser virtuelle Inhalte darzustellen. Die Erkennung der Zentrale wird mittels Bilderkennung und Objekterkennung von Vuforia, Wikitude und AR Foundation durchgeführt. Zusätzlich wird in dieser Arbeit eine AR Applikation implementiert, welche sowohl mit iOS und Android Geräten als auch für die Microsoft HoloLens 2 kompatibel ist. Die Anwendung soll zeigen, an welcher Stelle in der Brandmeldezentrale ein Fehler vorliegt und wie dieser behoben werden kann. Für die Fehlerbehandlung kommt eine “Schritt für Schritt Anleitung“ zum Einsatz, bei welcher Teile der Zentrale augmentiert hervorgehoben werden, wenn diese für die Behebung des Problems relevant sind. Es werden diverse Geräte bezüglich Interaktion und deren Stärken bzw. Schwächen evaluiert. Für die Analyse haben Testpersonen die Anwendung sowohl auf der HoloLens 2 als auch auf einem iPad Pro getestet. Die Ergebnisse zeigen, dass einige Personen Schwierigkeiten mit der Gestensteuerung auf der HoloLens 2 haben. Die Ausführung der Pinch Geste, welche durch das zusammendrücken von Daumen und Zeigefinger ausgeführt wird, wurde oft zu ungenau durchgeführt. Der Vergleich der beiden Geräte hat ergeben, dass Interaktionen auf dem iPad schneller ausgeführt werden können als auf der HoloLens. Außerdem wurde überprüft, wie sich unterschiedliche Lichtverhältnisse auf die Anwendung auswirken. Dabei stellte sich heraus, dass die Hologramme bei der HoloLens bei einer stark beleuchteten Umgebung nicht gut sichtbar sind. Die Objekterkennung der Brandmeldezentrale weist einige Fehler bei der Erkennung der Brandmeldezentrale auf. Diese sind darauf zurückzuführen, dass die Brandmeldezentrale für die verwendeten Augmented Reality Tools zu wenig Merkmale aufweist.
Integration of an industrial robot manipulator in ROS to enhance its spatial perception capabilities
(2020)
Robots without any external sensors are not capable of sensing their environment, often leading to damaging collisions. These collisions could potentially be avoided if the robot had a way to sense its environment in the first place. This thesis attempts to tackle this problem by equipping such a robot with extra sensor hardware for perceiving environmental objects. The robot used within this thesis is a KUKA LBR iiwa 7 R800. The goal is a robot capable of moving in an unseen environment without colliding with obstacles nearby.
The research covers different sensor options, robots in cramped areas as well as algorithms and simulation topics. Software platforms and libraries used for the implementation are briefly introduced.
Multiple infrared sensors are directly installed onto the robot manipulator. The extra sensors and the robot are integrated into the ROS middleware to create an application capable of sensing the robots’ environment and plan collision-free paths accordingly.
The experiments show, that the low amount of available sensor data can not map the robots’ environment with enough detail. Additional problems, such as sensor noise corrupting parts of the generated map or the robot recognizing itself as an obstacle, lead to a negative result in total. In future work, the choice of sensors shall be reconsidered and tested upfront via simulation software.
Lack of transparency and traceability of products and their raw materials means that most products can only be thrown away or not properly recycled due to a lack of relevant data. This conflicts with the circular economy principles, which are demanded by several initiatives, including the European Union. The aim of this master thesis is to analyze this conflict and to propose a technical solution based on Distributed Ledger Technology that enables transparency and traceability of products and their materials. Therefore, the thesis addresses two central research questions: 1. How can traceability and transparency be enabled by integrating a DLT solution? 2. How would a prototype with the integration of smart contracts and DLT look like? To answer these questions, a blockchain solution is implemented using Hyperledger Fabric. The solution uses the immutability and decentralized nature of DLT to record and track the movement of products and their materials throughout their life cycle in the Circular Economy. Furthermore, with private data collections, confidentiality, and privacy are granted while ensuring transparency. The thesis contributes to the Circular Economy field by exploring the principles, models, and challenges of the Circular Economy and the circularity goals of a Digital Product Passport to develop a suitable technical solution. The chosen blockchain framework, Hyperledger Fabric, is presented, and its key components and features are highlighted. The thesis also delves into the design decisions and considerations behind the Digital Product Passport platform, explaining the architecture and transaction flow together with the prototype implementation and demonstration to showcase the functionality of the solution. Results and analysis provide insights into the challenges of the Circular Economy, sustainable resource management, and the Digital Product Passport, resulting in recommendations for future improvements and enhancements. Overall, this thesis offers a practical solution utilizing DLT to enable transparency and traceability in the Circular Economy, contributing to the realization of sustainable and efficient resource management practices to ultimately contribute to the set Circular Economy initiatives.
Moderne Darstellungen ermöglichen es, Daten nicht nur als statische Bilder, sondern auch als interaktive Visualisierungen darzustellen. Interaktive Darstellungen können im Kontext von Kundinnen- und Kundenanalysen eine einfache Weise sein, um Unterschiede in verschiedenen Kaufverhalten festzustellen und können so ein essenzielles Hilfsmittel für ein Unternehmen sein. Das Hauptziel dieser Arbeit ist es, anhand eines beispielhaften Verkaufsdatensatzes die Möglichkeiten der Datenexploration und Informationsbeschaffung durch interaktive Visualisierungen aufzuzeigen, sodass Rückschlüsse auf das Kaufverhalten verschiedener Gruppen gezogen werden können.
Auf der Grundlage einer umfassenden Literaturrecherche in den Bereichen der Daten- und Informationsvisualisierung wurde eine Problemdefinition und eine Anforderungsanalyse für die Verkaufsdaten ausgearbeitet. Anonymisierte Verkaufsdaten dienten als Ausgangspunkt für die Datenvorverarbeitung. Diese wurden bereinigt und die gewünschten Informationen aus der Anforderungsanalyse wurden zur weiteren Transformation selektiert. Aufgrund der hohen Dimensionalität der selektierten Daten, wurde bei der Transformation der Dimensionsreduktions Algorithmus “Uniform Manifold Approximation and Projection” (UMAP) verwendet, um die Dimensionen der Daten zur Visualisierung zu reduzieren. Aufbauend auf diesen Schritten wurde ein Prototyp als Webanwendung erstellt, der den Anforderungen der Datenexploration und Informationsgewinnung gerecht wird. Der resultierende Prototyp kombiniert die achsenbasierten Visualisierungsmethoden der Streudiagramme und Parallelen Koordinaten mit der pixelorientierten Visualisierungsmethode der Heatmap. Diese Darstellungen wurden zusätzlich mit Interaktionsmöglichkeiten erweitert, um eine kollaborative Filterung von ähnlichen Konsumentinnen und Konsumenten auf verschiedenen Warengruppenebenen zu ermöglichen.
Abgeschlossen wurde die Arbeit mit einer Evaluation des Prototypen und dessen Qualität zur Exploration. Die Auswertung wurde mit Benutzerinnen und Benutzern absolviert, die einen Versuchsablauf durcharbeiteten und dabei ihre Erkenntnisse in einem Fragebogen dokumentierten. Durch das Ausführen ließen sich Gruppierungen von Kundinnen und Kunden feststellen und diese konnten auf Richtigkeit in Bezug auf das Einkaufsverhalten validiert werden. Die hierarchische Verbindung der Warengruppenebenen und das Erkennen von Mustern in allen drei Warengruppenebenen konnte nicht als erfolgreich bewertet werden. Es wurde jedoch ein Potenzial zur weiteren visuellen Analyse von Konsumentinnen und Konsumenten anhand deren Einkaufsverhalten festgestellt und weitere Anforderungen zur Weiterentwicklung wurden festgehalten.