Bei der Instandhaltung und Qualitätssicherung von Bauteilen ist eine umfassende Zustandscharakterisierung notwendig, um eine fundierte Aussagen über den Ist-Zustand treffen zu können. Diese Arbeit befasst sich mit der multimodalen Messung von Turbinenschaufeln von Flugtriebwerken. Während des Betriebs unterliegen diese hohen Belastungen, welche zu funktionskritischen Verschleißerscheinungen führen können. Ziel dieser Arbeit ist die Entwicklung eines Messsystems, das in der Lage ist diese Verschleißerscheinungen zu erfassen. Hierzu wurden unterschiedliche Sensoren, die jeweils Teilaspekte des Bauteilzustands abbilden können, zu einem Multisensorsystem zusammengeführt. Zur Rekonstruktion der makroskopischen Gestalt wird ein Streifenprojektionssystem eingesetzt. Zur Auswertung der flächigen Messungen und Detektion von Oberflächenmerkmalen wie Kühlluftbohrungen und Beschädigungen, werden Algorithmen basierend auf geometrischen Eigenschaften sowie neuronalen Netzen implementiert. Um die Oberflächeneigenschaften der Turbinenschaufeln zu charakterisieren wird ein Beleuchtungssensor entwickelt. Dieser bildet die Grundlage für eine modellbasierte Charakterisierung der Reflexionseigenschaften, was eine Unterscheidung verschiedener Bereiche ermöglicht. Zur Erweiterung der darstellbaren Skalenbereiche wird ein Kurzkohärenz-Interferometer zur Rekonstruktion von Mikrostrukturen in das Messsystem integriert. Für alle Sensoren und die im Messsystem verwendete Aktorik werden Strategien zur Kalibrierung der Komponenten zueinander implementiert, sodass eine Fusion der Daten in ein einheitliches Koordinatensystem ermöglicht wird. Auf diese Weise kann eine 3D-Darstellung der Turbinenschaufel erstellt werden, die
mit den zusätzlichen Erkenntnissen der eingesetzten Algorithmen und Sensoren ergänzt wird. Durch die Kombination dieser Daten wird der Informationsgehalt des Modells erhöht, was eine umfassendere Beurteilung des Zustands der Turbinenschaufeln ermöglicht.
Aktualisiert: 2023-06-30
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Bei der Instandhaltung und Qualitätssicherung von Bauteilen ist eine umfassende Zustandscharakterisierung notwendig, um eine fundierte Aussagen über den Ist-Zustand treffen zu können. Diese Arbeit befasst sich mit der multimodalen Messung von Turbinenschaufeln von Flugtriebwerken. Während des Betriebs unterliegen diese hohen Belastungen, welche zu funktionskritischen Verschleißerscheinungen führen können. Ziel dieser Arbeit ist die Entwicklung eines Messsystems, das in der Lage ist diese Verschleißerscheinungen zu erfassen. Hierzu wurden unterschiedliche Sensoren, die jeweils Teilaspekte des Bauteilzustands abbilden können, zu einem Multisensorsystem zusammengeführt. Zur Rekonstruktion der makroskopischen Gestalt wird ein Streifenprojektionssystem eingesetzt. Zur Auswertung der flächigen Messungen und Detektion von Oberflächenmerkmalen wie Kühlluftbohrungen und Beschädigungen, werden Algorithmen basierend auf geometrischen Eigenschaften sowie neuronalen Netzen implementiert. Um die Oberflächeneigenschaften der Turbinenschaufeln zu charakterisieren wird ein Beleuchtungssensor entwickelt. Dieser bildet die Grundlage für eine modellbasierte Charakterisierung der Reflexionseigenschaften, was eine Unterscheidung verschiedener Bereiche ermöglicht. Zur Erweiterung der darstellbaren Skalenbereiche wird ein Kurzkohärenz-Interferometer zur Rekonstruktion von Mikrostrukturen in das Messsystem integriert. Für alle Sensoren und die im Messsystem verwendete Aktorik werden Strategien zur Kalibrierung der Komponenten zueinander implementiert, sodass eine Fusion der Daten in ein einheitliches Koordinatensystem ermöglicht wird. Auf diese Weise kann eine 3D-Darstellung der Turbinenschaufel erstellt werden, die
mit den zusätzlichen Erkenntnissen der eingesetzten Algorithmen und Sensoren ergänzt wird. Durch die Kombination dieser Daten wird der Informationsgehalt des Modells erhöht, was eine umfassendere Beurteilung des Zustands der Turbinenschaufeln ermöglicht.
Aktualisiert: 2023-06-30
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Bei der Instandhaltung und Qualitätssicherung von Bauteilen ist eine umfassende Zustandscharakterisierung notwendig, um eine fundierte Aussagen über den Ist-Zustand treffen zu können. Diese Arbeit befasst sich mit der multimodalen Messung von Turbinenschaufeln von Flugtriebwerken. Während des Betriebs unterliegen diese hohen Belastungen, welche zu funktionskritischen Verschleißerscheinungen führen können. Ziel dieser Arbeit ist die Entwicklung eines Messsystems, das in der Lage ist diese Verschleißerscheinungen zu erfassen. Hierzu wurden unterschiedliche Sensoren, die jeweils Teilaspekte des Bauteilzustands abbilden können, zu einem Multisensorsystem zusammengeführt. Zur Rekonstruktion der makroskopischen Gestalt wird ein Streifenprojektionssystem eingesetzt. Zur Auswertung der flächigen Messungen und Detektion von Oberflächenmerkmalen wie Kühlluftbohrungen und Beschädigungen, werden Algorithmen basierend auf geometrischen Eigenschaften sowie neuronalen Netzen implementiert. Um die Oberflächeneigenschaften der Turbinenschaufeln zu charakterisieren wird ein Beleuchtungssensor entwickelt. Dieser bildet die Grundlage für eine modellbasierte Charakterisierung der Reflexionseigenschaften, was eine Unterscheidung verschiedener Bereiche ermöglicht. Zur Erweiterung der darstellbaren Skalenbereiche wird ein Kurzkohärenz-Interferometer zur Rekonstruktion von Mikrostrukturen in das Messsystem integriert. Für alle Sensoren und die im Messsystem verwendete Aktorik werden Strategien zur Kalibrierung der Komponenten zueinander implementiert, sodass eine Fusion der Daten in ein einheitliches Koordinatensystem ermöglicht wird. Auf diese Weise kann eine 3D-Darstellung der Turbinenschaufel erstellt werden, die
mit den zusätzlichen Erkenntnissen der eingesetzten Algorithmen und Sensoren ergänzt wird. Durch die Kombination dieser Daten wird der Informationsgehalt des Modells erhöht, was eine umfassendere Beurteilung des Zustands der Turbinenschaufeln ermöglicht.
Aktualisiert: 2023-06-30
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Die vorliegende Arbeit befasst sich mit der Entwicklung eines modularen, multisensoriellen Indoor Navigationssystems mit dem Namen IndoorGuide. Dieser dient der Unterstützung von Einsatzkräften wie Polizei und Feuerwehr.
Herzstück ist das so genannte Dual-IMU Konzept. Dabei werden Inertialsensoreinheiten (an Torso und Fuß), barometrischer Höhenmesser und elektronischer Kompass zu einem Gesamtkonzept kombiniert, welches bereits eine kurzzeitgenaue Navigationslösung liefert.
Zur Langzeitstützung werden Algorithmen zur Nutzung von globalen Navigationssystemen (GNSS) in urbanem Gebiet vorgestellt. Zudem wird ein lokales Funksystem (UWB) für den Einsatz in Innenräumen evaluiert.
Ebenso wird die Verwendung digitaler Gebäudekarten von mehrstöckigen Gebäuden bis hin zu Industrieanlagen mit Hilfe von Map Matching Algorithmen aufgezeigt.
Zur Lokalisierung in unkartierten Gebäuden kann der IndoorGuide zusätzlich mit einem Laserentfernungsmesser erweitert werden. Basierend auf dessen Entfernungsmessungen kann mit einem graphenbasierten SLAM Ansatz eine sehr detaillierte Karte der Umgebung erstellt werden.
Das Zusammenspiel der aufgezeigten Methoden wird schließlich anhand eines Echtzeit Demonstrators im Einsatz präsentiert.
Aktualisiert: 2023-05-15
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Bei der Instandhaltung und Qualitätssicherung von Bauteilen ist eine umfassende Zustandscharakterisierung notwendig, um eine fundierte Aussagen über den Ist-Zustand treffen zu können. Diese Arbeit befasst sich mit der multimodalen Messung von Turbinenschaufeln von Flugtriebwerken. Während des Betriebs unterliegen diese hohen Belastungen, welche zu funktionskritischen Verschleißerscheinungen führen können. Ziel dieser Arbeit ist die Entwicklung eines Messsystems, das in der Lage ist diese Verschleißerscheinungen zu erfassen. Hierzu wurden unterschiedliche Sensoren, die jeweils Teilaspekte des Bauteilzustands abbilden können, zu einem Multisensorsystem zusammengeführt. Zur Rekonstruktion der makroskopischen Gestalt wird ein Streifenprojektionssystem eingesetzt. Zur Auswertung der flächigen Messungen und Detektion von Oberflächenmerkmalen wie Kühlluftbohrungen und Beschädigungen, werden Algorithmen basierend auf geometrischen Eigenschaften sowie neuronalen Netzen implementiert. Um die Oberflächeneigenschaften der Turbinenschaufeln zu charakterisieren wird ein Beleuchtungssensor entwickelt. Dieser bildet die Grundlage für eine modellbasierte Charakterisierung der Reflexionseigenschaften, was eine Unterscheidung verschiedener Bereiche ermöglicht. Zur Erweiterung der darstellbaren Skalenbereiche wird ein Kurzkohärenz-Interferometer zur Rekonstruktion von Mikrostrukturen in das Messsystem integriert. Für alle Sensoren und die im Messsystem verwendete Aktorik werden Strategien zur Kalibrierung der Komponenten zueinander implementiert, sodass eine Fusion der Daten in ein einheitliches Koordinatensystem ermöglicht wird. Auf diese Weise kann eine 3D-Darstellung der Turbinenschaufel erstellt werden, die
mit den zusätzlichen Erkenntnissen der eingesetzten Algorithmen und Sensoren ergänzt wird. Durch die Kombination dieser Daten wird der Informationsgehalt des Modells erhöht, was eine umfassendere Beurteilung des Zustands der Turbinenschaufeln ermöglicht.
Aktualisiert: 2023-05-11
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Aktualisiert: 2023-05-11
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mit den zusätzlichen Erkenntnissen der eingesetzten Algorithmen und Sensoren ergänzt wird. Durch die Kombination dieser Daten wird der Informationsgehalt des Modells erhöht, was eine umfassendere Beurteilung des Zustands der Turbinenschaufeln ermöglicht.
Aktualisiert: 2023-05-11
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Aktualisiert: 2023-05-05
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Bei der Instandhaltung und Qualitätssicherung von Bauteilen ist eine umfassende Zustandscharakterisierung notwendig, um eine fundierte Aussagen über den Ist-Zustand treffen zu können. Diese Arbeit befasst sich mit der multimodalen Messung von Turbinenschaufeln von Flugtriebwerken. Während des Betriebs unterliegen diese hohen Belastungen, welche zu funktionskritischen Verschleißerscheinungen führen können. Ziel dieser Arbeit ist die Entwicklung eines Messsystems, das in der Lage ist diese Verschleißerscheinungen zu erfassen. Hierzu wurden unterschiedliche Sensoren, die jeweils Teilaspekte des Bauteilzustands abbilden können, zu einem Multisensorsystem zusammengeführt. Zur Rekonstruktion der makroskopischen Gestalt wird ein Streifenprojektionssystem eingesetzt. Zur Auswertung der flächigen Messungen und Detektion von Oberflächenmerkmalen wie Kühlluftbohrungen und Beschädigungen, werden Algorithmen basierend auf geometrischen Eigenschaften sowie neuronalen Netzen implementiert. Um die Oberflächeneigenschaften der Turbinenschaufeln zu charakterisieren wird ein Beleuchtungssensor entwickelt. Dieser bildet die Grundlage für eine modellbasierte Charakterisierung der Reflexionseigenschaften, was eine Unterscheidung verschiedener Bereiche ermöglicht. Zur Erweiterung der darstellbaren Skalenbereiche wird ein Kurzkohärenz-Interferometer zur Rekonstruktion von Mikrostrukturen in das Messsystem integriert. Für alle Sensoren und die im Messsystem verwendete Aktorik werden Strategien zur Kalibrierung der Komponenten zueinander implementiert, sodass eine Fusion der Daten in ein einheitliches Koordinatensystem ermöglicht wird. Auf diese Weise kann eine 3D-Darstellung der Turbinenschaufel erstellt werden, die
mit den zusätzlichen Erkenntnissen der eingesetzten Algorithmen und Sensoren ergänzt wird. Durch die Kombination dieser Daten wird der Informationsgehalt des Modells erhöht, was eine umfassendere Beurteilung des Zustands der Turbinenschaufeln ermöglicht.
Aktualisiert: 2023-05-05
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Bei der Instandhaltung und Qualitätssicherung von Bauteilen ist eine umfassende Zustandscharakterisierung notwendig, um eine fundierte Aussagen über den Ist-Zustand treffen zu können. Diese Arbeit befasst sich mit der multimodalen Messung von Turbinenschaufeln von Flugtriebwerken. Während des Betriebs unterliegen diese hohen Belastungen, welche zu funktionskritischen Verschleißerscheinungen führen können. Ziel dieser Arbeit ist die Entwicklung eines Messsystems, das in der Lage ist diese Verschleißerscheinungen zu erfassen. Hierzu wurden unterschiedliche Sensoren, die jeweils Teilaspekte des Bauteilzustands abbilden können, zu einem Multisensorsystem zusammengeführt. Zur Rekonstruktion der makroskopischen Gestalt wird ein Streifenprojektionssystem eingesetzt. Zur Auswertung der flächigen Messungen und Detektion von Oberflächenmerkmalen wie Kühlluftbohrungen und Beschädigungen, werden Algorithmen basierend auf geometrischen Eigenschaften sowie neuronalen Netzen implementiert. Um die Oberflächeneigenschaften der Turbinenschaufeln zu charakterisieren wird ein Beleuchtungssensor entwickelt. Dieser bildet die Grundlage für eine modellbasierte Charakterisierung der Reflexionseigenschaften, was eine Unterscheidung verschiedener Bereiche ermöglicht. Zur Erweiterung der darstellbaren Skalenbereiche wird ein Kurzkohärenz-Interferometer zur Rekonstruktion von Mikrostrukturen in das Messsystem integriert. Für alle Sensoren und die im Messsystem verwendete Aktorik werden Strategien zur Kalibrierung der Komponenten zueinander implementiert, sodass eine Fusion der Daten in ein einheitliches Koordinatensystem ermöglicht wird. Auf diese Weise kann eine 3D-Darstellung der Turbinenschaufel erstellt werden, die
mit den zusätzlichen Erkenntnissen der eingesetzten Algorithmen und Sensoren ergänzt wird. Durch die Kombination dieser Daten wird der Informationsgehalt des Modells erhöht, was eine umfassendere Beurteilung des Zustands der Turbinenschaufeln ermöglicht.
Aktualisiert: 2023-05-05
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mit den zusätzlichen Erkenntnissen der eingesetzten Algorithmen und Sensoren ergänzt wird. Durch die Kombination dieser Daten wird der Informationsgehalt des Modells erhöht, was eine umfassendere Beurteilung des Zustands der Turbinenschaufeln ermöglicht.
Aktualisiert: 2023-04-27
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Fahrerlosen Transportsystemen und Fahrerassistenzsystemen wurde in den letzten drei Dekaden viel Aufmerksamkeit geschenkt. Auch im industriellen Umfeld werden diese Systeme zunehmend wichtiger. Sie tragen unter anderem zur Kostenoptimierung und Sicherheit bei. Vor allem spielt die Reduzierung der Unfallfolgen und damit die passive Sicherheit für Verkehrsteilnehmer und Arbeiter eine bedeutende Rolle. Zur Steigerung der Wettbewerbsfähigkeit von fahrerlosen Transportsystemen müssen zukünftige fahrerlose Transportfahrzeuge vorausschauend und situationsabhängig auf Hindernisse in den Verkehrswegen reagieren können. Dazu bedarf es einer automatischen Hinderniserkennung, die die Objekte in der Umgebung des Fahrzeuges möglichst vollständig und genau erfasst.
Viele heutige Lösungen für eine Hinderniserkennung basieren auf einem bestimmten Sensortyp. Im dichten Verkehr einer urbanen Umgebung oder in unstrukturierten industriellen Umgebungen entstehen hochkomplexe Situationen, die sich mit nur einem Sensortyp nicht bewältigen lassen. Um die Einsatzgebiete von fahrerlosen Transportsystemen auszuweiten und die Zuverlässigkeit der Systeme zu verbessern, können die Daten mehrerer unterschiedlicher Sensortypen fusioniert werden. Im Rahmen dieser Arbeit wird eine automatische Hinderniserkennung für mobile Arbeitsmaschinen, wie zum Beispiel Stapler und andere Flurförderzeuge entwickelt. Dabei werden die Daten eines Radar- und eines Kamerasensors sinnvoll miteinander kombiniert. Die Hinderniserkennung wird durch Freiraumerkennung realisiert. Dazu wird im Kamerabild die für das Fahrzeug befahrbare Fläche segmentiert. Alle anderen Objekte im Bild werden als Hindernisse interpretiert.
Aktualisiert: 2022-07-27
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Der technologische Fortschritt im Bereich multimedialer Sensorik und zugehörigen Methoden zur Datenaufzeichnung, Datenhaltung und -verarbeitung führt im Big Data-Umfeld zu immensen Datenbeständen in Mediatheken und Wissensmanagementsystemen.
Zugrundliegende State of the Art-Verarbeitungsalgorithmen werden oftmals problemorientiert entwickelt. Aufgrund der enormen Datenmengen lassen sich nur bedingt zuverlässig Rückschlüsse auf Güte und Anwendbarkeit ziehen. So gestaltet sich auch die intellektuelle Erschließung von großen Korpora schwierig, da die Datenmenge für valide Aussagen nahezu vollumfänglich semi-intellektuell zu prüfen wäre, was spezifisches Fachwissen aus der zugrundeliegenden Datendomäne ebenso voraussetzt wie zugehöriges Verständnis für Datenhandling und Klassifikationsprozesse.
Ferner gehen damit gesonderte Anforderungen an Hard- und Software einher, welche in der Regel suboptimal skalieren, da diese zumeist auf Multi-Kern-Rechnern entwickelt und ausgeführt werden, ohne dabei eine notwendige Verteilung vorzusehen. Folglich fehlen Mechanismen, um die Übertragbarkeit der Verfahren auf andere Anwendungsdomänen zu gewährleisten. Die vorliegende Arbeit nimmt sich diesen Herausforderungen an und fokussiert auf die Konzeptionierung und Entwicklung einer verteilten holistischen Infrastruktur, die die automatisierte Verarbeitung multimedialer Daten im Sinne der Merkmalsextraktion, Datenfusion und Metadatensuche innerhalb eines homogenen Systems ermöglicht.
Aktualisiert: 2021-11-18
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Künstliche Intelligenz (KI) verändert zunehmend unsere Arbeits- und Lebenswelt. Drei Viertel der Deutschen kennen den Begriff KI und verbinden damit Technologien wie selbstfahrende Autos, Spracherkennung oder auch autonome Roboter. Viele der KI-Anwendungen basieren zu einem Großteil auf (Geo-)Daten und das wirtschaftliche Potenzial scheint enorm zu sein. Aber welche konkreten Auswirkungen hat KI auf die Geodäsie und Geoinformatik bzw. die Berufsausübung der Geodäten und Geoinformatiker? Welche KI-Technologien setzen Geodäten und Geoinformatiker derzeit bereits ein und wo sind die größten Potenziale?
In diesem Buch erfolgt zunächst eine Einführung in KI. Anschließend wird eine aktuelle Studie dokumentiert, anhand derer die wesentlichen Innovationsbereiche für KI in der Geodäsie und Geoinformatik identifiziert werden. Es schließen sich Best-Practice-Beispiele aus dem gesamten Bereich der Geodäsie und Geoinformatik an, beispielsweise die KI-basierte Detektion von Gebäuden und deren Änderungen gegenüber dem amtlichen Liegenschaftskataster, die Anwendung von Deep Learning auf Punktwolken sowie der Einsatz von künstlichen neuronalen Netzen im Rahmen der Bauwerksüberwachung. Sei es der Einsatz in der Landesvermessung, z. B. bei der semantischen Datenintegration georeferenzierter Fachdatenbestände, die Anwendung von Geo Data Science für die Energiewende am Beispiel der Standortbewertung für Kleinwindenergieanlagen, der große Bereich der Immobilienbewertung oder auch die Entwicklung der Smart Digital Reality bei Hexagon: Dieses Werk zeigt die Anwendungsbreite von KI eindrucksvoll auf. Die Autorenschaft besteht aus einem Team von 34 Experten aus allen Bereichen der Geodäsie und Geoinformatik.
Das Buch wendet sich an Fachleute in den Bereichen Geodäsie, Vermessung, Geoinformatik, Geomarketing, Geographie und weiterer Geowissenschaften. Angesprochen sind zudem Studierende der genannten Bereiche, die sich auf ihre berufliche Zukunft in einem Tätigkeitsfeld vorbereiten möchten, das viel Entwicklungspotenzial bietet. Ebenso gehören zur Zielgruppe Verantwortliche, die KI in ihren Unternehmen einführen oder intensiver nutzen und sich dazu entsprechendes Hintergrundwissen aneignen möchten.
Aktualisiert: 2023-03-30
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Die „Digitale Bildverarbeitung“ präsentiert sich auch in ihrer fünften Auflage wieder mit völlig neuen Inhalten gegenüber der vorigen Auflage. Die schnelle Entwicklung auf diesem Gebiet macht dies möglich und auch nötig. Der Untertitel „Datenfusion unter geometrischen, physikalischen und semantischen Aspekten“ markiert den Kontext der Inhalte.
Die Datenfusion hat durch die steigende Anzahl und Verfügbarkeit neuer Sensoren stark an Bedeutung gewonnen. Ziel einer integrierten Analyse komplementärer Datensätze ist eine signifikante Verbesserung der Zuverlässigkeit und Genauigkeit der daraus abgeleiteten Ergebnisse sowie auch eine deutliche Erhöhung der Bearbeitungsgeschwindigkeit.
Als Schwerpunkt behandelt dieses Buch die Datenfusion unter verschiedenen methodischen Herangehensweisen, insbesondere stehen geometrische, physikalische und semantische Aspekte im Vordergrund der Betrachtung. Dies wird exemplarisch anhand aktueller Forschungsansätze und anwendungsorientierter Projektarbeiten vergleichend dargestellt.
Aktualisiert: 2023-03-30
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Der Fokus dieser Arbeit liegt auf einem Aktivsonarsystem mit Schleppantenne, welches Zielbewegungen in der Umgebung mittels Probability Hypothesis Density (PHD) Filter schätzt. Für dieses System wird sowohl eine semikohärente Kontaktfusion (SKF) entwickelt, welche Kohärenzverlusten in Signalformen entgegenwirkt, als auch eine Parameterschätzung umgesetzt, die innerhalb einer Selbstverfolgung die Schleppantennentrajektorie schätzt. In der Schätzung der Hydrofonpositionen wird die Idee der SKF bei Berechnungen von Mehrziel-Likelihoods genutzt. Für die Schätzung von Hydrofonpositionen werden innerhalb dieser Arbeit Zieltrack-Positionen aus der Mehrzielverfolgung als Unterstützung verwendet. Der Fokus der Selbstverfolgung liegt auf dem Moment einer Kursänderung des Hydrofonarrays. Für den Algorithmus werden keine Sensordaten des Hydrofonarrays oder A-Priori-Wissen über Objekte in der Umgebung benötigt. Demgegenüber ist der Algorithmus in der Lage, Mehrzielsituationen aufzulösen. Die Diskussion der Algorithmen basiert auf Monte-Carlo-Simulationen, in denen Track-Metriken gewonnen werden, welche die Qualität der entstehenden Tracks am Ausgang der Mehrzielverfolgung beschreiben. Die Ergebnisse der SKF werden mit denen einer Datenfusion im PHD-Filter mittels iterativer Nachführung verglichen. Der Selbstverfolgung werden Ergebnisse der Zielverfolgung gegenübergestellt, die mit verschieden ausgeprägter Kenntnis über Parameter des Manövers ermittelt wurden. Die Ergebnisse zeigen, dass eine Rückführung von Informationen aus der Zielverfolgung in die Kontaktfusion und Parameterschätzung geeignet ist, die Leistungsfähigkeit eines Aktivsonarsystems zu erhöhen.
Aktualisiert: 2020-12-08
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Die Entwicklung von Durchflusssensoren für Fluide ist gekennzeichnet durch verschleißfreie und flexible Messsysteme mit hoher Genauigkeit. Grundlage des behandelten Ultraschallmessprinzipes bilden schallreflektierende Schwebstoffe im Fluid, welche schlupffrei in der Strömung mitgeführt werden.
Die vorliegende Arbeit beschreibt fusionierte Signalverarbeitungsverfahren zur Geschwindigkeitsbestimmung von Schwebstoffen in Fluiden. Zusammen mit einem Phased-Array-Ultraschallsensor wird die sukzessive Vermessung des Geschwindigkeitsprofils entlang des Querschnittes möglich.
Das realisierte Sensorkonzept, bestehend aus einem Phased-Array-Strahler, digitalen Signalprozessor und Mikrocontroller, zeichnet sich mit den implementierten Auswerteverfahren durch folgende Merkmale aus:
● Verwendung der Phased-Array-Technologie
● Erstellung zweidimensionaler Strömungsmodelle
● Steigerung der Messentfernung/-geschwindigkeit, des SNR und des Informationsgehalts durch optimierte Signalcodierung
● Zeitliche Verfolgung von Reflektorspuren durch Objektverfolgungsverfahren
● Dopplerfrequenzbestimmung mittels Schätzmethoden
● Fusion von Doppler- und Entfernungsinformationen durch Kalman- und (J)PDA-Filter oder räumlicher Clustering-Methode
Aktualisiert: 2021-04-16
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Die Entwicklung und Beherrschung der immer komplexer werdenden technischen Systeme führt in zunehmenden Maße zu Anforderungen an die Mess- und Sensortechnik, die mit dem Einsatz eines Einzelsensors oft nicht mehr erfüllt werden können. Dies hat in den letzten Jahren zu einem starken Entwicklungsschub für Multisensorsysteme und die Grundlagenforschung zur Fusion von Messdaten und Information aus unterschiedlichen Quellen geführt. Dieses Buch greift diese Entwicklung sowohl hinsichtlich ihrer theoretischen Grundlagen als auch wichtiger Anwendungsfelder auf.
Aktualisiert: 2021-02-11
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Es werden Möglichkeiten der Darstellung, Akquisition und flexiblen Ausführung von Handlungswissen für Serviceroboter sowie Interaktionsmechanismen, die es ermöglichen, intuitiv mit dem Roboter zu kommunizieren, behandelt. Zur abstrakten Darstellung von Roboterprogrammen werden Flexible Programme vorgestellt. Um den Benutzer zu beobachten, wurde ein neues Fusionsverfahren für verschiedene Sensormodalitäten entwickelt. Dadurch können Bewegungen des Menschen beobachtet und interpretiert werden.
Aktualisiert: 2021-02-11
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In heutigen Überwachungssystemen wird eine Vielzahl an Sensorik eingesetzt, wodurch das Datenvolumen deutlich anwächst. Entsprechend muss der menschlichen Entscheider entlastet werden, indem diese Daten intelligent verarbeitet werden. Die Arbeit leistet einen Beitrag zur Situationsanalyse, welche Echtzeitdaten hinsichtlich modellierter Situationen von Interesse mittels eines dynamischen Bayes’schen Netzes auswertet. Die Erkennungsqualität wurde mit einem maritimen Datensatz evaluiert.
Aktualisiert: 2021-02-11
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