Model-based vestibular afferent stimulation: evaluating selective electrode locations and stimulation waveform shapes. - In: Frontiers in neuroscience, ISSN 1662-453X, Bd. 12 (2018), 588, S. 1-15
https://doi.org/10.3389/fnins.2018.00588
Contribution to the long term prediction of motion trajectories. - Ilmenau : Universitätsbibliothek, 2018. - 1 Online-Ressource (117 Seiten)
Technische Universität Ilmenau, Dissertation 2018
Viele Anwendungen in der mobilen und kognitiven Robotik erfordern einen Prädiktionsmechanismus, um die zukünftigen Aufenthaltsorte bewegter Objekte zu schätzen. Ein autonomes Auto muss beispielsweise die Absichten der anderen Verkehrsteilnehmer schätzen können, um Kollisionen zu vermeiden und die Verkehrsregeln einzuhalten. Ein Serviceroboter muss hingegen in der Lage sein, die Bewegungsspuren der Personen in seiner Umgebung vorherzusagen, um in einer sozial akzeptablen Art und Weise zu navigieren und die Passanten nicht zu behindern. Fast alle Prädiktionsalgorithmen, die in der Literatur zu finden sind, beschäftigen sich mit der Kurzzeitprädiktion und sind auf spezielle Problemstellungen angepasst. Die Lösung einer neuen Problemstellung, welche eine Langzeitprädiktion benötigt (z.B. ein personalisierter Shopping-Assistent, oder eine intelligente Stauvorhersage), ist daher oft mit umfangreichem Forschungs- und Entwicklungsaufwand verbunden. Das Ziel dieser Dissertationsschrift liegt darin, sich dieses Defizits anzunehmen und der wissenschaftlichen Gemeinschaft ein vielseitig einsetzbares Langzeitprädiktionsframework zur Verfügung zu stellen. Das Framework trifft keine Annahmen über das jeweilige System und kann somit auf einfache Art und Weise an die spezifischen Anforderungen der individuellen Problemstellung angepasst werden. Das Framework selbst besteht aus drei Elementen: - Ein topologisches Modell, welches mit Hilfe eines Clustering Algorithmus anhand von Beobachtungen erstellt wird. Daraus resultiert ein topologischer Graph, welcher den Zustandsraum effizient abbildet und eine praktikable Repräsentation von Trajektorien ermöglicht. - Ein probabilistisches Modell, welches den topologischen Graphen um Übergangswahrscheinlichkeiten und Wahrscheinlichkeitsverteilungen der Übergangszeiten ergänzt. - Das eigentliche Prädiktionsframework, welches beide Modelle integriert. Mit Hilfe eines flussbasierten Algorithmus errechnet es für eine gegebene Eingabetrajektorie die zukünftigen Aufenthaltswahrscheinlichkeitsverteilungen über den gesamten Zustandsraum. Die im Rahmen dieser Arbeit durchgeführten Experimente zeigen, dass das vorgestellte Langzeitprädiktionsframework für Bewegungstrajektorien in der Lage ist, sich mit mehreren State of the Art Algorithmen zu messen, ohne dabei auf problemspezifische Bewegungsmodelle zurückzugreifen, physikalische Gesetze zu beachten, oder einschränkende Annahmen über den Zustandsraum des Systems zu treffen. Weiterhin enthalten die Experimente umfangreiche Auswertungen und Ergebnisse, um einen aussagekräftigen Vergleich mit künftigen Prädiktionsalgorithmen zu ermöglichen.
http://nbn-resolving.de/urn:nbn:de:gbv:ilm1-2018000314
Robustness metrics for relational query execution plans. - In: Proceedings of the VLDB Endowment, ISSN 2150-8097, Bd. 11 (2018), 11, S. 1360-1372
https://doi.org/10.14778/3236187.3236191
A comparison of different statistics for detecting multiplicative faults in multivariate statistics-based fault detection approaches. - In: IEEE access, ISSN 2169-3536, Bd. 6 (2018), S. 43808-43823
https://doi.org/10.1109/ACCESS.2018.2862940
Using PARAFAC2 for multi-way component analysis of somatosensory evoked magnetic fields and somatosensory evoked electrical potentials. - In: 2018 IEEE 10th Sensor Array and Multichannel Signal Processing Workshop (SAM), ISBN 978-1-5386-4752-3, (2018), S. 385-389
https://doi.org/10.1109/SAM.2018.8448504
FSM in the black box for the remote lab. - In: The role of professional associations in contemporaneous engineer careers, ISBN 978-1-5386-4889-6, (2018), insges. 5 S.
https://doi.org/10.1109/EDUNINE.2018.8450993
Microwave non-invasive temperature monitoring using UWB radar for cancer treatment by hyperthermia, Bd. 162 (2018), S. 1-14
http://dx.doi.org/10.2528/PIER17111609
A Visual Counseling Agent avatar with voice conversation and fuzzy response. - In: 2018 World Automation Congress, ISBN 978-1-5323-7791-4, (2018), S. 22-27
There are many IT workers, who suffer distress in their work. On the other hand, there are only a few counselors for providing mutual help. For this reason, we developed a counseling agent (CA) called Virtual Counseling Agent (VCA). This agent detects emotional words in the clients' utterances. In particular, it realizes the emotional changes and provides short summaries, that shows the client these changes. This paper introduces a further step to make the CA more humanoid by an image avatar with voice conversation using Google cloud speech API for high quality speech recognition. Moreover, the CA responses are derived by fuzzy reasoning with soft differences according to the fuzzy rules instead of random choices or sharp logic. This way, the responses became more human-like. The evaluation showed the effect of the new VCA.
https://doi.org/10.23919/WAC.2018.8430301
Study on the network architectures for message ferry networks with multiple UAVs. - In: ICUFN 2018, ISBN 978-1-5386-4646-5, (2018), S. 59-63
https://doi.org/10.1109/ICUFN.2018.8436660
Effiziente simulationsbasierte Optimierung farbiger stochastischer Petri-Netze. - Ilmenau : Universitätsbibliothek, 2018. - 1 Online-Ressource (231 Blätter)
Technische Universität Ilmenau, Dissertation 2018
Modelle erleichtern das Verstehen und Verbesserung technischer Systeme. Dabei werden durch Abstraktion komplexer Systeme nur noch wesentliche Bestandteile von Design und Verhalten nachgebildet, das Modell ist damit deutlich leichter handhabbar und verständlicher als das reale System. Durch Anpassung des Modells bzw. seiner Konfiguration wird eine Optimierung des Systems erleichtert oder überhaupt erst ermöglicht. Optimierung eines Modells bedeutet dabei, aus der Menge aller Systemkonfigurationen diejenige(n) zu bestimmen, für die sich das Modell - und damit später auch das reale System - hinsichtlich bestimmter Bewertungskriterien bestmöglich verhält. Aufgrund zufälliger Einflussgrößen wird das Finden einer optimalen Systemkonfiguration auf konventionellem Wege unmöglich oder zumindest unrealistisch schwer. Hier setzt die indirekte Optimierung durch Simulation an. Ein großes Problem ist dabei der enorme Zeitbedarf von Simulationen. Thema der Arbeit ist die Frage, wie die Effizienz simulationsbasierter Optimierung durch Kombination bekannter und neuer Verfahren erhöht werden kann. Dafür wurde ein neues Verfahren der adaptiven Genauigkeitssteuerung mittels Multiphasen-Optimierung entwickelt. Für die Beantwortung der Frage wurde zunächst ein Analysewerkzeug erstellt, mit dem die verschiedenen Verfahren zur simulationsbasierten Optimierung untersucht werden können. Um auf bisherige Vorarbeiten und Veröffentlichungen am Fachgebiet aufzubauen, wurde für diese Arbeit das Simulationssystem TimeNET verwendet. Als formales Modell für komplexe, diskrete Systeme kommen farbige, stochastische Petri-Netze (Stochastic Colored Petri Nets) zum Einsatz. Typische Probleme simulationsbasierter Optimierung werden betrachtet. Es werden bekannte Verfahren verglichen und ein neues Verfahren vorgestellt, welches den Simulationszeitbedarf in Betracht zieht und damit auf die Anwendung für simulationsbasierte Optimierung zugeschnitten ist. Abschließend werden die Verfahren anhand von SCPN-Simulationen und Benchmarkfunktionen bewertet.
http://nbn-resolving.de/urn:nbn:de:gbv:ilm1-2018000264