30 Works

Agentenbasierte Verkehrssimulation mit psychologischen Persönlichkeitsprofilen (AVeSi)

Rainer Herpers, Peter Becker, Sven Seele, David Scherfgen & Timur Saitov
Der Einsatz von Agentensystemen ist vielfältig, dennoch sind aktuelle Realisierungen lediglich in der Lage primär regelkonformes oder aber „geskriptetes“ Verhalten auch unter Einsatz von randomisierten Verfahren abzubilden. Für eine realistische Repräsentation sind jedoch auch Abweichungen von den Regeln notwendig, die nicht zufällig sondern kontextbedingt auftreten. Im Rahmen dieses Forschungsprojektes wurde ein realitätsnaher Straßenverkehrssimulator realisiert, der mittels eines detailliert definierten Systems für kognitive Agenten auch diese irregulären Verhaltensweisen generiert und somit ein realistisches Verkehrsverhalten für die...

TREE Jahresbericht 2018

Für das Institut war das Jahr 2018 geprägt von neuen Ideen, Kolleg*innen und Projekten. Wir freuen uns sehr, dass unsere Tätigkeit innerhalb und außerhalb der Hochschule Bonn-Rhein-Sieg (H-BRS) anerkannt und gewürdigt wird.

Entwicklung eines Fahrradfahrsimulators zur Verkehrserziehung und zum Verkehrssicherheitstraining für verschiedene Altersklassen

Rainer Herpers, David Scherfgen, Sandra Felsner & Timur Saitov
Ziel des hier beschriebenen Forschungsprojekts war die Entwicklung eines prototypischen Fahrradfahrsimulators für den Einsatz in der Verkehrserziehung und im Verkehrssicherheitstraining. Der entwickelte Prototyp soll möglichst universell für verschiedene Altersklassen und Applikationen einsetzbar sowie mobil sein.

Black-Box Optimization of Object Detector Hyper-Parameters

Mohandass Muthuraja
Object detectors have improved considerably in the last years by using advanced Convolutional Neural Networks (CNNs) architectures. However, many detector hyper-parameters are not generally tuned, and they are used with values set by the detector authors. Blackbox optimization methods have gained more attention in recent years because of its ability to optimize the hyper-parameters of various machine learning algorithms and deep learning models. However, these methods are not explored in improving CNN-based object detector's hyper-parameters....

ProSyWis: Concept and Prototype for Managing Knowledge-Intensive Processes

Rüdiger Buck-Emden
Business process infrastructures like BPMS (Business Process Management Systems) and WfMS (Workflow Management Systems) traditionally focus on the automation of processes predefined at design time. This approach is well suited for routine tasks which are processed repeatedly and which are described by a predefined control flow. In contrast, knowledge-intensive work is more goal and data-driven and less control-flow oriented. Knowledge workers need the flexibility to decide dynamically at run-time and based on current context information...

6-MIG Project: Multi-User InteractionSystem for CAVE-type VR Environments

Rainer Herpers & Timur Saitov
The objective of this research project is to develop a user-friendly and cost-effective interactive input device that allows intuitive and efficient manipulation of 3D objects (6 DoF) in virtual reality (VR) visualization environments with flat projections walls. During this project, it was planned to develop an extended version of a laser pointer with multiple laser beams arranged in specific patterns. Using stationary cameras observing projections of these patterns from behind the screens, it is planned...

Zur Auswertung von Studienverläufen mit Process-Mining-Techniken

Rüdiger Buck-Emden & Franz-Dominik Dahmann
Studienverläufe von Studenten weichen nicht selten vom offiziell geplanten Curriculum ab. Für eine den Studienerfolg verbessernde Planung und Weiterentwicklung von Studiengängen und Curricula fehlen den Verantwortlichen häufig Erkenntnisse über tatsächliche sowie typischerweise erfolgreiche und weniger erfolgreiche Studienverlaufsmuster. Process-Mining-Techniken können helfen, mehr Transparenz bei der Auswertung von Studienverläufen zu schaffen und so die Erkennung typischer Studienverlaufsmuster, die Überprüfung der Übereinstimmung der konkreten Studienverläufe mit dem vorgegebenen Curriculum sowie eine zielgerechte Verbesserung des Curriculums zu unterstützen.

Eine Einführung in die Algorithmische Informationstheorie

Kurt-Ulrich Witt
Bei der Übertragung und Speicherung von Daten ist es eine wesentliche Frage, inwieweit die Daten komprimiert werden können, ohne dass deren Informationsgehalt verloren geht. Ein Maß für den Informationsgehalt von Daten ist also von grundlegender Bedeutung. Vor etwa siebzig Jahren hat C. E. Shannon ein solches Maß eingeführt und damit das Lehr- und Forschungsgebiet der Informationstheorie begründet, welches seit dem bis heute hin wesentlich zur Konzeption und Realisierung von Informationsund Kommunikationstechnologien beigetragen hat. Etwa zwanzig...

Comparison of multi-robot task allocation algorithms

Ángela Patricia Enríquez Gómez
Multi-robot systems (MRS) are capable of performing a set of tasks by dividing them among the robots in the fleet. One of the challenges of working with multirobot systems is deciding which robot should execute each task. Multi-robot task allocation (MRTA) algorithms address this problem by explicitly assigning tasks to robots with the goal of maximizing the overall performance of the system. The indoor transportation of goods is a practical application of multi-robot systems in...

Comparative Analysis of Techniques for Spatio-Temporal World Modeling

Ethan Oswald Massey
Currently, a variety of methods exist for creating different types of spatio-temporal world models. Despite the numerous methods for this type of modeling, there exists no methodology for comparing the different approaches or their suitability for a given application e.g. logistics robots. In order to establish a means for comparing and selecting the best-fitting spatio-temporal world modeling technique, a methodology and standard set of criteria must be established. To that end, state-of-the-art methods for this...

Untersuchung der Selbstorientierung bei veränderten Gravitationsbedingungen (kurz: SelfOG)

Sandra Felsner, Rainer Herpers, Timur Saitov, David Scherfgen, Laurence Roy Harris, Michael Jenkin & Nils Bury
Die Wahrnehmung des perzeptionellen Aufrecht (perceptual upright, PU) variiert in Abhängigkeit der Gewichtung verschiedener gravitationsbezogener und körperbasierter Merkmale zwischen Kontexten und aufgrund individueller Unterschiede. Ziel des Vorhabens war es, systematisch zu untersuchen, welche Zusammenhänge zwischen visuellen und gravitationsbedingten Merkmalen bestehen. Das Vorhaben baute auf vorangegangen Untersuchungen auf, deren Ergebnisse indizieren, dass eine Gravitation von ca. 0,15g notwendig ist, um effiziente Selbstorientierungsinformationen bereit zu stellen (Herpers et. al, 2015; Harris et. al, 2014). In dem hier...

Lazy Robot Control by Relaxation of Motion and Force Constraints

Djordje Vukcevic
Technical Report / Hochschule Bonn-Rhein-Sieg University of Applied Sciences, Department of Computer Science, 03-2020

TREE Jahresbericht 2017

Knapp fünf Jahre nach Gründung als Fachbereichsinstitut und zwei Jahre nach Verankerung als zentrale wissenschaftliche Einrichtung der Hochschule präsentieren wir - nicht ganz ohne Stolz - den ersten Jahresbericht des Instituts TREE. Er soll in seiner Breite als auch in seiner Tiefe die Stärken unserer gemeinschaftlichen Anstrengungen im Forschungsfeld der nachhaltigen Technologien aufzeigen: interdisziplinär, forschungsstark, nachwuchsfördernd und gesellschaftszugewandt. TREE ist weiterhin ein im Aufbruch begriffenes Institut, aber gerade das Jahr 2017 zeigt auch, dass wir...

Entwicklung innovativer satellitengestützter Methoden zur verbesserten PV-Ertragsvorhersage auf verschiedenen Zeitskalen für Anwendungen auf Verteilnetzebene

Stefanie Meilinger, Anna Herman-Czezuch, Nicola Kimiaie, Christopher Schirrmeister, Rone Yousif, Stefan Geiss, Leonhard Scheck, Martin Weissmann, Felix Gödde, Bernhard Mayer, Tobias Zinner, James Barry, Klaus Pfeilsticker, Markus Kraiczy, Kevin Winter, Abdullah Altayara, Christian Reise, Mariella Rivera, Hartwig Deneke, Jonas Witthuhn, Jethro Betcke, Marion Schroedter-Homscheidt, Philipp Hofbauer & Bernhard Rindt
Anhand detaillierter Netzanalysen für ein reales Mittelspannungsnetzgebiet konnte gezeigt werden, dass sowohl die Einbindung von Prognosedaten auf Basis von Satelliten und Wetterdaten, als auch die Verbesserung von Folgetagsprognosen auf der Basis numerischer Wettermodelle einen deutlichen Mehrwert für ein prognosebasiertes Engpassmanagement bzw. Redispatch und Blindleistungsmanagement im Verteilnetz aufweisen. Auch Kurzfristprognosen auf der Basis von Satellitendaten haben einen positiven Effekt. Ein weiterer wichtiger Mehrwert des Projektes ist auch die Rückmeldung der kritischen Prognosesituationen aus Sicht der Anwendungsfälle,...

GraspDB14 – Documentation on a database of grasp motions and its creation

Katharina Stollenwerk, André Hinkenjann & Reinhard Klein
Motion capture, often abbreviated mocap, generally aims at recording any kind of motion -- be it from a person or an object -- and to transform it to a computer-readable format. Especially the data recorded from (professional and non-professional) human actors are typically used for analysis in e.g. medicine, sport sciences, or biomechanics for evaluation of human motion across various factors. Motion capture is also widely used in the entertainment industry: In video games and...

TREE Jahresbericht 2019/2020

Der Jahresbericht soll in seiner Breite als auch in seiner Tiefe die Stärken unserer gemeinschaftlichen Anstrengungen im Forschungsfeld der nachhaltigen Technologien aufzeigen: interdisziplinär, forschungsstark, nachwuchsfördernd und gesellschaftszugewandt. Im vergangenen Jahr war die Pandemie auch für das Insitut TREE eine Herausforderung. Wie die Mitglieder mit der Umstellung auf eine hauptsächlich online stattfindende Kommunikation umgegangen sind und wie das Hochschulleben sich dadurch verändert hat, wurde im Jahresbericht unter "See you online" festgehalten. Auch der Wechsel im Direktorium...

Interactive Object Detection

Priyanka Subramanya Vokuda
The success of state-of-the-art object detection methods depend heavily on the availability of a large amount of annotated image data. The raw image data available from various sources are abundant but non-annotated. Annotating image data is often costly, time-consuming or needs expert help. In this work, a new paradigm of learning called Active Learning is explored which uses user interaction to obtain annotations for a subset of the dataset. The goal of active learning is...

An investigation of regression as an avenue to find precision-runtime trade-off for object segmentation

Arun Rajendra Prabhu
Technical Report / Hochschule Bonn-Rhein-Sieg University of Applied Sciences, Department of Computer Science, 05-2020

Performance estimation and optimization of the IEEE802.11 MAC layer for long distance point-to-point links

Michael Rademacher
Rural areas often lack affordable broadband Internet connectivity, mainly due to the CAPEX and especially OPEX of traditional operator equipment [HEKN11]. This digital divide limits the access to knowledge, health care and other services for billions of people. Different approaches to close this gap were discussed in the last decade [SPNB08]. In most rural areas satellite bandwidth is expensive and cellular networks (3G,4G) as well as WiMAX suffer from the usually low population density making...

Dynamic Emotional States based on Personality Profiles for Adaptive Agent Behavior Patterns

Fabian Krueger, Sven Seele, Rainer Herpers & Peter Becker
Realism and plausibility of computer controlled entities in entertainment software have been enhanced by adding both static personalities and dynamic emotions. Here a generic model is introduced which allows the transfer of findings from real-life personality studies to a computational model. This information is used for decision making. The introduction of dynamic event-based emotions enables adaptive behavior patterns. The advantages of this new model have been validated with a four-way crossroad in a traffic simulation....

Security Mechanisms of wireless Building Automation Systems

Karl Jonas, Bastian Vogl & Michael Rademacher
This paper describes the security mechanisms of several wireless building automation technologies, namely ZigBee, EnOcean, ZWave, KNX, FS20, and Home-Matic. It is shown that none of the technologies provides the necessary measure ofsecurity that should be expected in building automation systems. One of the conclusions drawn is that software embedded in systems that are build for a lifetime of twenty years or more needs to be updatable.

Perception of Upright under Created Gravity - Wo ist Oben? Messung der Wahrnehmung des Perceptual Upright (PU) mit Hilfe des OCHART-Tests unter den wechselnden Gravitationsbedingungen in einer Zentrifuge

R. Herpers, L.R. Harris, M. Jenkin, T. Hofhammer, A. Noppe, S. Felsner & H. Hecht
Technical Report / Hochschule Bonn-Rhein-Sieg University of Applied Sciences, Department of Computer Science, 02-2015

A Comparative Study of Uncertainty Estimation Methods in Deep Learning Based Classification Models

Iswariya Manivannan
Deep learning models produce overconfident predictions even for misclassified data. This work aims to improve the safety guarantees of software-intensive systems that use deep learning based classification models for decision making by performing comparative evaluation of different uncertainty estimation methods to identify possible misclassifications. In this work, uncertainty estimation methods applicable to deep learning models are reviewed and those which can be seamlessly integrated to existing deployed deep learning architectures are selected for evaluation. The...

Betrachtungen zum Cutting sticks-Problem

Alexander Büchel, Ulrich Gilleßen & Kurt-Ulrich Witt
Das Cutting sticks-Problem ist ein NP-vollständiges Problem mit Anwendungspotenzialen im Bereich der Logistik. Es werden grundlegende Definitionen für die Behandlung sowie bisherige Ansätze zur Lösung des Problems aufgearbeitet und durch einige neue Aussagen ergänzt. Insbesondere stehen Ideen für eine algorithmische Lösung des Problems bzw. von Varianten des Problems im Fokus.

Design of a declarative language for task-oriented grasping and tool-use with dextrous robotic hands

Sven Schneider
Apparently simple manipulation tasks for a human such as transportation or tool use are challenging to replicate in an autonomous service robot. Nevertheless, dextrous manipulation is an important aspect for a robot in many daily tasks. While it is possible to manufacture special-purpose hands for one specific task in industrial settings, a generalpurpose service robot in households must have flexible hands which can adapt to many tasks. Intelligently using tools enables the robot to perform...

Registration Year

  • 2021
    1
  • 2020
    7
  • 2019
    4
  • 2018
    3
  • 2017
    3
  • 2016
    9
  • 2015
    3

Resource Types

  • Report
    30

Affiliations

  • Bonn-Rhein-Sieg University of Applied Sciences
    30
  • German Aerospace Center
    2
  • York University
    2
  • Fraunhofer Institute for Solar Energy Systems
    1
  • Heidelberg University
    1
  • Leibniz Institute for Tropospheric Research
    1
  • University of Bonn
    1
  • Ludwig-Maximilians-Universität München
    1
  • KU Leuven
    1
  • Fraunhofer Institute for Energy Economics and Energy System Technology
    1