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Wissens- und sensorbasierte geometrische Rekonstruktion
(2012)
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Stefan Kuhn
- Möchte man herausfinden, wo sich bestimmte Objekte innerhalb eines gegebenen Raumes aufhalten könnten, so bleibt einem zunächst nur die Antwort "Irgendwo im gegebenen Raum". Erst mit Hilfe zusätzlicher Informationen, wie beispielsweise Sensordaten oder Eigenschaften der bestimmten Objekte oder der Umwelt im gegebenen Raum, lassen sich die möglichen Aufenthaltsorte einschränken, indem man solche Bereiche des Raumes ausschließt, in denen sich keines der bestimmten Objekte aufhalten kann.
Sind beispielsweise Menschen die bestimmten Objekte und deren mögliche Aufenthaltsorte innerhalb einer Roboter-Arbeitszelle von Interesse, dann muss man ohne weitere Informationen in der gesamten Roboter-Arbeitszelle Menschen vermuten. Unter der Voraussetzung, dass sich ein Mensch nicht in soliden Objekten der Umwelt aufhalten kann, reduzieren sich die möglichen Aufenthaltsorte innerhalb des gegebenen Raumes. Sensoren können verwendet werden, um freie Bereiche innerhalb der Roboter-Arbeitszelle zu erfassen, um damit die möglichen Aufenthaltsorte weiter einzugrenzen. Ein anderer Aspekt könnte das Minimalvolumen der bestimmten Objekte berücksichtigen, um so Regionen bei Unterschreitung dieses Minimalvolumens zu verwerfen, in denen zuvor Menschen vermutet werden mussten. Weitere Aspekte zur Eingrenzung möglicher Aufenthaltsorte stellen beispielsweise die Berücksichtigung von Farben, Distanzen, Geschwindigkeiten, Gewichten etc. dar.
Ziel dieser Arbeit ist die automatisierte, computerbasierte Lösung des obigen Problems, nämlich die Bestimmung und geometrische Beschreibung möglicher Aufenthaltsorte bestimmter Objekte innerhalb eines gegebenen Raumes unter Nutzung von Wissen und Sensoren. Es wird dabei gefordert, dass die geometrische Beschreibung - im Folgenden als geometrische Rekonstruktion bezeichnet - konservativ sein muss, d.h. die bestimmten Objekte innerhalb des gegebenen Raumes dürfen nicht aus der Rekonstruktion herausragen.
Das Problem wird zunächst allgemein im n-dimensionalen euklidischen Raum modelliert. Dieses Modell kann als Rahmenwerk angesehen werden, welches die konsistente Integration von Wissen und Sensoren erlaubt, um eine geometrische Rekonstruktion zu bestimmen. Unterschiedliches Wissen und unterschiedliche Sensoren werden exemplarisch integriert und diskutiert.
Basierend auf dem allgemein eingeführten Modell wird eine Implementierung für einen dreidimensionalen Voxelraum abgeleitet. Besondere Aufmerksamkeit ist bei der Verwendung diskreter Datenstrukturen erforderlich, um die Konservativität der resultierenden geometrischen Rekonstruktion zu gewährleisten.
Ein Prototyp wurde versuchsweise im industriellen Umfeld in einem Mensch/Roboter-Koexistenz-Szenario in Zusammenarbeit mit einem deutschen Automobilhersteller eingesetzt. Das Robotersystem nutzt die berechneten geometrischen Rekonstruktionen, um die Geschwindigkeit des Roboterarms bei Annäherung an einen Menschen zu reduzieren.
Ein weiteres Experiment diente der quantitativen Untersuchung der resultierenden geometrischen Rekonstruktionen in einem vergleichbaren Aufbau. Die verbleibende Anzahl an Voxeln der geometrischen Rekonstruktionen beläuft sich im Durchschnitt über alle Zeitpunkte der im Experiment betrachteten Sequenz auf etwa 1,22% bezüglich aller Voxel innerhalb des gegebenen Raumes. Im direkten Vergleich dazu verbleiben bei einer einfachen Multi-Kamera-Rekonstruktion, welche "Occlusion Masks" zur Behandlung von sichtverdeckenden Hindernissen nutzt, durchschnittlich etwa 9,62% der Gesamtanzahl an Voxeln innerhalb des gegebenen Raumes. Die wissens- und sensorbasierte geometrische Rekonstruktion besteht also durchschnittlich aus etwa 12,7% der Voxel gegenüber dem einfachen Ansatz, welcher "Occlusion Masks" nutzt und beschreibt damit die bestimmten Objekte wesentlich exakter.
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Temporale Fuzzy Logik - Eine Vereinigung der Temporal-Logik und Fuzzy-Logik anhand von vorausschauenden Wartungs- und Überwachungssystemen
(2011)
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Thorsten W. Schmidt
- Fuzzy-Logik und ihre Anwendung in Fuzzy-Reglern ist seit vielen Jahren ein Forschungsthema. In den vergangenen Jahren kamen Fuzzy-Regler vielfach in den verschiedensten industriellen Anwendungen zum Einsatz. Fuzzy-Regler können in Waschmaschinen und anderen Haushaltsgeräten Verwendung finden. Aber der wichtigste Vorteil von Fuzzy-Logik ist die Tatsache, dass das vorhandene Wissen über die Kontrolle eines Prozesses einfach und intuitiv für einen Regler umgesetzt werden kann. Außerdem ist es einfach, einen solchen Regler zu warten oder zu erweitern. Bei Fuzzy-Logik werden Informationen über eine Prozess-Steuerung in einer transparenten Regel-Datenbank abgelegt. Dadurch geht dieses Wissen nie verloren. Allerdings können diese Fuzzy-Regler nicht in bestimmten Anwendungen (zum Beispiel Wartungssystemen) verwendet werden, da sie nicht in der Lage sind, zeitliche Abhängigkeiten zu modellieren, welche wesentlich für diese Systeme sind. Deshalb wird ein neues Konzept zur zeitlichen Fuzzy-Regelung eingeführt, indem Fuzzy-Logik durch neue Prädikate erweitert wird. Diese Prädikate behandeln zeitliche Aspekte, um zu erkennen oder vorherzusagen, wie das vergangene oder zukünftige Verhalten eines Prozesses ist. Mit der Fähigkeit ausgestattet, vergangenes oder zukünftiges Prozessverhalten zu analysieren, kann der Nutzer des so genannten Temporalen-Fuzzy-Reglers leichter Expertenwissen in die Regelung integrieren. Als Beispiele für die Richtigkeit dieses Konzeptes untersucht diese Arbeit das Verhalten eines Fuzzy geregelten Büroraum-Beleuchtungssystems und eines Fuzzy-Video-Verarbeitungs-Tools. Dies verdeutlicht die einfache Handhabung und hohe Effizienz dieses Ansatzes. In dieser Arbeit wird gezeigt, dass es möglich ist, Fuzzy-Logik mit zeitlichen Prädikaten zu erweitern, um die so genannte Temporale-Fuzzy-Logik zu erhalten, welche die Modellierung zeitlicher Abhängigkeiten von Ereignissen ermöglicht. Die Arbeit beschreibt die mathematischen Grundlagen der hier eingeführten zeitlichen Fuzzy-Prädikate. Die zeitlichen Fuzzy-Prädikate sind abgeleitet aus den in sich abgeschlossenen Prädikaten der Temporal-Logik. Wie in der Temporal-Logik ist es dann auch in der Temporalen-Fuzzy-Logik möglich, Bedingungen für komplette Zeitintervalle zu erstellen. So sind die temporalen Fuzzy-Prädikate ebenfalls in sich abgeschlossen. Es ist möglich, zeitliche Abhängigkeiten mit AND und OR verknüpften Prädikaten zu bilden, um mit diesen temporale Regelbedingungen zu formulieren. Die Konjunktion der Prädikate wird wie jede andere Fuzzy-Verknüpfung berechnet. Weiterhin gilt die s- und t-Norm (Funktionen mit den folgenden Bedingungen: Einselement, Monotonie, Kommutativität, Assoziativität) für diese Berechnungen. Solche Fuzzy-Regler können für die Überwachung und Wartung von Anwendungen eingesetzt werden. Dieser Ansatz wird in einem Wartungs-Beispiel gezeigt, in welchem ein Benutzer über defekte Lampen informiert und die Büroraumhelligkeit bei einem gewünschten Niveau gehalten wird. Ein weiterer Anwendungsfall ist die Fuzzy-Videoverarbeitung. Videos können mit hoher Effizienz verarbeitet werden und die Regeln, welche die Videoverarbeitung beschreiben, sind so einfach wie Standard Mamdani-Regeln.
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Symmetric functions in MAGMA
(2007)
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Axel Kohnert
- We describe two algorithms which were used to implement symmetric functions in the computer algebra system MAGMA. We describe one algorithm based on the work of Lascoux and Schutzenberger for the multiplication. One further algorithm is given for the computation of plethysms.
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Structuring Descriptive Data of Organisms — Requirement Analysis and Information Models
(2007)
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Gregor Hagedorn
- Data that describe organisms in a structured form are indispensable not only for taxonomic and identification purposes, but also many phylogenetic, genetic, or ecological analyses. By analyzing existing information models and performing selected fundamental requirement analyses, the present work contributes to a broadening of the understanding of these forms of data. It falls into an interdisciplinary area between biology and information science. The term “descriptive data” is understood here in a broad sense: As descriptions of individuals, populations, or taxa, intended for various purposes (e. g., genetic, phylogenetic, diagnostic, taxonomic, or ecological), and covering a wide array of observation methods and data types (e. g., morphological, anatomical, genetic, physiological, molecular, or behavioral data). The position of descriptive data in the context of biodiversity framework concepts (covering, e. g., nomenclatural data, specimen collection data, or resource management) is discussed. A number of fundamental problems arise when modeling biological descriptive data. The ways in which existing data exchange formats, information models, and software applications address them are studied and future possible solutions are outlined. One such solution, the information model for the software “DiversityDescriptions (DeltaAccess)” is one of the results of this thesis and fully documented (Ch. 7). This entity relationship model fully supports the concepts of the traditional DELTA data exchange format (Description Language for Taxonomy; TDWG standard since 1986). If further improves on DELTA by introducing “modifiers” as a new terminology class, by introducing a more flexible system of handling statistical measures, by improving the handling of multilingual data sets, by supporting subset and filter features for concurrent collaborative editing (instead of supporting these for report-generation purposes alone), by supporting improved character attributes to create natural language descriptions from structured descriptions, and by adding metadata for a data set to improve the ability of data exchange without external documentation. In preparation of a future improved information model for descriptive data, the results of three requirement analyses are presented: a data-centric analysis of general concepts, a process-centric analysis of identification tools, and a high-level use case analysis. The first analysis (Ch. 4) is a structured inventory of fundamental approaches and problems involved in collecting and summarizing scientific descriptions of organisms. It is informed in part by current practices in information science, comparative data analysis, statistical, descriptive or phylogenetic software applications, and data exchange formats in biodiversity informatics. At the end three topics are discussed in particular detail (“Federation and modularization of terminology”, “Modifiers”, and “Secondary classification resulting in description scopes”). Except for phylogenetic analyses, identification is the most common usage of descriptive data. The second analysis (Ch. 5) therefore studies the processes, data structures, presentational and user interface requirements for printable and computer-aided identification tools (“keys”). Finally, a general use case analysis is performed with the goal of creating a framework of high-level use cases into which present as well as future requirements may be integrated (Ch. 6). All three requirement analyses are explorative and do not fulfill formal criteria of software engineering. They identify many requirements not addressed by the relational DiversityDescriptions model. Some of these could only be explored and await future solutions. For others solutions are proposed (some of which could already be incorporated into the design of SDD, an xml-based TDWG standard since 2005): The traditional data types are changed into an extensible character type model. The importance of data aggregation concepts was recognized to be fundamental. Complementary to data aggregation, the present and potentially future use of data inheritance along the lines of the taxonomic hierarchy is briefly studied. The concept of calculated characters could be addressed only insofar as the mapping between values can potentially be generalized. Character decomposition models are studied, but ultimately the traditional character concept, supplemented with a forest of ontologies for compositional and generalization concept hierarchies, is preferred as a more general concept. Both the traditional character subset and character applicability models can be integrated into concept hierarchies.
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Sensorbasierte, echtzeitfähige Online-Bahnplanung für die Mensch-Roboter-Koexistenz
(2011)
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Thorsten Gecks
- Die Zusammenarbeit von Mensch und Roboter ist ein wichtiges Ziel der aktuellen Forschung in der Robotik, um die spezifischen Fähigkeiten von Mensch und Roboter zu verbinden. Die Voraussetzung für die Zusammenarbeit ist die sichere und effiziente Koexistenz in einem gemeinsamen Arbeitsraum. Hierzu muss die Sicherheit des Menschen gewährleistet sein und eine hohe Verfügbarkeit des Robotersystems erreicht werden. In dieser Arbeit wird ein bildbasierter Kollisionstest beziehungsweise eine Distanzberechnung entwickelt, um die Sicherheit des Menschen zu realisieren. Eine hohe Verfügbarkeit wird durch die Konzeption und Implementierung einer Bahnplanung erreicht, welche echtzeitfähig mit Ausweichbewegungen auf dynamische Hindernisse wie z.B. den Menschen reagiert, um gegenseitige Blockaden zu vermeiden. Die Detektion des Menschen und anderer Objekte wird mit Hilfe eines Netzwerks stationärer Kameras erreicht, deren Befestigung den Einsatz effizienter Differenzbildverfahren („Change Detection“) ermöglicht und über die Kalibrierung der Kameras die Verwendung von Modellen bekannter Objekte (Roboter und Zellenaufbauten) erlaubt. Hierdurch werden Verdeckungen unbekannter Objekte (z.B. der Mensch) in einem bildbasierten Kollisionstestverfahren korrekt berücksichtigt. Weiterhin werden Konzepte zum Umgang mit dynamischen Hintergründen in realistischen Arbeitszellen erarbeitet. Die zusätzlich realisierte bildbasierte Distanzberechnung ermöglicht die Geschwindigkeits-regelung des Roboterarms für die sichere und ergonomische Mensch-Roboter-Koexistenz. Auch hierbei wird eine korrekte Behandlung der verdeckenden Geometrien berücksichtigt. Die Bahnplanung wird in jedem Zyklus des Systems (100 ms) auf Basis aktueller Sensordaten (im bildbasierten Kollisionstest) durchgeführt, parallel zur Ausführung der jeweils im vorigen Zyklus berechneten Bahn. Das entwickelte Konzept verbindet dabei eine globale Bahnplanung auf randomisierten Netzen in hochdimensionalen Konfigurations-räumen mit der Begrenzung von teuren Kollisionstests bzw. Distanzberechnungen. Informationen über die nicht berechneten Teile des Graphen werden durch Schätzung aus bekannten Informationen erzeugt. Zusätzlich werden bereits berechnete Informationen über die Umwelt durch Speicherung im Graph über Systemzyklen hinweg beibehalten und somit sukzessive ausgeweitet. Ein Konzept wurde entwickelt und implementiert, um die persistenten Informationen bei detektierter Arbeitsraumdynamik zu adaptieren, wodurch flexibel auf Umweltveränderungen reagiert werden kann. Dieses grundlegende Rahmenwerk erzeugt einen Planer, welcher echtzeitfähig ist und somit auf dynamische Objekte reagieren kann und über Systemzyklen hinweg statistische Vollständigkeit in statischen Umgebungen erreicht. Mit Hilfe des bildbasierten Kollisionstests wird dann ein wegoptimierender Planer realisiert und mit Hilfe der bildbasierten Distanzberechnung ein zeitoptimierender Planer, welcher die Ausführungsdauer der Bewegung unter Maßgabe der distanzbasierten Geschwindigkeitsregelung optimiert. Letzterer ist für die Mensch-Roboter-Koexistenz aufgrund des vergrößerten Hindernisabstands besonders geeignet.
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Reduktion des Kommunikationsaufwands iterierter Runge-Kutta-Verfahren für dünnbesetzte gewöhnliche Differentialgleichungssysteme
(2012)
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Markus Straubinger
- Iterierte Runge-Kutta (IRK) Verfahren sind eine Klasse von Lösungsverfahren für Anfangswertprobleme gewöhnlicher Differentialgleichungssysteme (DGL), welche ein hohes Parallelisierungspotential besitzen. Während Implementierungen für dichtbesetzte DGL regelmäßig Vektoren der Größe der DGL austauschen müssen, können spezialisierte Löser Kommunikationskosten einsparen, indem nur die wenigen tatsächlich benötigten Vektorelemente ausgetauscht werden.
In dieser Arbeit werden parallele Implementierungen von IRK-Verfahren für verteilten Adressraum betrachtet. Es werden zunächst allgemeine Implementierungen für dichtbesetzte DGL vorgestellt. Anschließend wird deren Kommunikation für dünnbesetzte DGL und Probleme mit beschränkter Zugriffsdistanz optimiert. Die entstandenen Implementierungen werden in Hinsicht auf Laufzeit und Skalierbarkeit untersucht. Dafür werden Messungen auf verschiedenen Rechnersystemen mit unterschiedlichen dünnbesetzten DGL ausgewertet. Dabei wird festgestellt, dass eine Implementierung der Kommunikation sowohl für dünnbesetzte DGL als auch für Probleme mit beschränkter Zugriffsdistanz besonders gut geeignet ist.
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Parallele Implementierung und Analyse eines expliziten Adams-Verfahrens
(2010)
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Konrad Ley
- Das Adams-Bashforth-Verfahren ist ein numerisches Verfahren zur Lösung von gewöhnlichen Differentialgleichungen. In dieser Arbeit werden mehrere Implementierungsvarianten des Adams- Bashforth-Verfahrens vorgestellt, verglichen und analysiert. Zunächst arbeiten die Implementierungen sequentiell. Später werden die sequentiellen Implementierungen für den Einsatz auf einem Parallelrechner erweitert. Dabei wird besonderen Wert auf die Ausnutzung der Speicherhierarchie durch eine geschickte Organisation der Berechnungsreihenfolge gelegt. Außerdem wird bei der Synchronisation darauf geachtet, dass die Implementierungen auf Mehrkernprozessoren mit einer Shared-Memory- Architektur gut skalieren. Ziel ist die Ausführungszeit des Adams-Bashforth-Verfahrens zu minimieren.
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Parallel Low-Storage Runge-Kutta Solvers for ODE Systems with Limited Access Distance
(2010)
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Matthias Korch
Thomas Rauber
- We consider the solution of initial value problems (IVPs) of large systems of ordinary differential equations (ODEs) for which memory space requirements determine the choice of the integration method. In particular, we discuss the space-efficient sequential and parallel implementation of embedded Runge-Kutta (RK) methods. We focus on the exploitation of a special structure of commonly appearing ODE systems, referred to as "limited access distance", to improve scalability and memory usage. Such systems may arise, for example, from the semi-discretization of partial differential equations (PDEs). The storage space required by classical RK methods is directly proportional to the dimension n of the ODE system and the number of stages s of the method. We propose an implementation strategy based on a pipelined processing of the stages of the RK method and show how the memory usage of this computation scheme can be reduced to less than three storage registers by an overlapping of vectors without compromising the choice of method coefficients or the potential for efficient stepsize control. We analyze and compare the scalability of different parallel implementation strategies in detailed runtime experiments on different parallel architectures.
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Navigation with Local Sensors in Surgical Robotics
(2011)
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Philipp J. Stolka
- Using robots in medicine and especially in surgery requires an adequate representation of and reaction to a changing environment. This is usually achieved by modeling the environment at different representation levels throughout the process, ranging from complex 3D imaging modalities which reflect the environment geometry to finding appropriate low-level control parameters for actual motion through environment regions. In this work, a common framework for different types of navigational problems in surgical robotics is proposed, and validated by the introduction of navigation cycles on novel local sensors. Currently industrial (and surgical) robotic systems employ almost exclusively static global maps -- if any -- for navigation and planning purposes. Additional information -- intra-process, spatial, current, and persistent sensor data -- is useful to cope with uncertainty, measurement errors, and incompleteness of data. Between global pre-operative navigation and control, this work introduces the concept of intra-operative navigation on local sensor data into surgical robotics. This includes the creation and maintenance (both concurrent as well as independent) of local environment maps for navigation purposes. This intermediate level of sensory feedback and processing allows to react to changes in the environment, based on persistent but incremental mapping. Furthermore, local sensors permit intra-operative sampling of additional information which may be unattainable before process execution, or available only with reduced precision. This work proposes to augment robot world models by introducing such local sensors (in particular, force and sound as well as ultrasonic sensors, all of which provide data from an estimated local epsilon-environment) and to build precise maps from local sensors, which serve as input for several introduced navigation algorithms. This map-building is improved by precise data localisation and precise data insertion. The general idea of nested control loops is illustrated on the basis of a specific surgical application -- robot-based milling at the lateral skull base.
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Multi-View Reconstruction of Unknown Objects in the Presence of Known Occlusions
(2009)
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Stefan Kuhn
Dominik Henrich
- We present a general method for reconstructing unknown objects (e.g. humans) within a known environment (e.g. tables, racks, robots) which usually has occlusions. These occlusions have to be considered since parts of the unknown objects might be hidden in some or even all camera views. Besides grayscale and color cameras also depth sensors are considered. In order to avoid cluttered reconstructions, plausibility checks are used to eliminate reconstruction artifacts which actually do not contain any unknown object. One application is a supervision/surveillance system for safe human/robot-coexistence and –cooperation. Experiments for a voxel-based implementation are given.
